申请/专利权人：新华三技术有限公司

申请日：2020-12-24

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112580730B

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F18/214;H04L47/2441;H04L47/2483;G06F18/2431;G06F18/2411

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.07.06#实质审查的生效;2021.03.30#公开

摘要：本申请提供一种终端类型的识别方法及装置，该方法包括：获取待识别终端在第一指定时间段内产生的流量数据；对流量数据进行特征提取，得到流量特征数据，其中，该流量特征数据包括：待识别终端使用的协议数据和待识别终端的流量行为数据；将流量特征数据输入至训练好的分类模型进行终端类型识别，得到待识别终端的终端类型，其中，训练好的分类模型为基于各样本终端的样本流量数据，对初始的分类模型进行训练得到的。本申请实施例可提高识别准确率。

主权项：1.一种终端类型的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别终端在第一指定时间段内产生的流量数据；对所述流量数据进行特征提取，得到流量特征数据，其中，所述流量特征数据包括：所述待识别终端使用的协议数据和所述待识别终端的流量行为数据；将所述流量特征数据输入至训练好的分类模型进行终端类型识别，得到所述待识别终端的终端类型，其中，所述训练好的分类模型为基于各样本终端的样本流量数据，对初始的分类模型进行训练得到的；所述训练好的分类模型为随机森林模型或者支持向量机SVM模型；所述方法还包括：通过以下方式训练得到所述训练好的分类模型：获取各样本终端在第二指定时间段内产生的样本流量数据；对所述样本流量数据进行特征提取，得到样本流量特征数据，每条样本流量特征数据包括对应的样本终端的样本协议数据和样本流量行为数据；将所述样本流量特征数据输入至初始的分类模型进行终端类型识别，得到每个样本终端对应的预测终端类型的概率值；根据得到的预测终端类型的概率值与设定的概率值之间的误差，对所述初始的分类模型的参数进行调整，直到收敛，得到所述训练好的分类模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 新华三技术有限公司 一种终端类型的识别方法及装置

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