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本发明涉及一种基于集成学习的僵尸网络恶意流量分类方法及系统，该方法包括：步骤A：将已标注类别的恶意流量数据转换为带类别标签的IDX图像数据，建立恶意流量训练集R；步骤B：构造包含三个深度残差卷积神经网络的初级分类器，构造softmax逻辑回归模型作为次级分类器；步骤C：将训练集R分为R0和R1两部分，使用R0训练初级分类器，提取恶意流量特征向量，并将提取的特征向量添加到R0中，增强该部分训练集；步骤D：将增强后的训练集与R1合并，用其训练次级分类器；步骤E：将待判定类别的恶意流量数据转换为IDX图像格式，输入到训练好的次级分类器，输出判定结果。该方法及系统有利于快速、准确地识别恶意流量类别。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202010122760.5
Filing Date： 2020/2/27
Publication Date： 2023-02-21 00:00:00
Pub. No.： CN111340191B
公开国别： 中国
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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