中国人民解放军战略支援部队信息工程大学费金龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于动态再训练的小样本恶意流量分类增量学习方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116668327B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310606089.5，技术领域涉及：H04L43/062；该发明授权基于动态再训练的小样本恶意流量分类增量学习方法及系统是由费金龙;王若男;芦斌;郭茂华;吴魏设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于动态再训练的小样本恶意流量分类增量学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据网络流量检测技术领域，特别涉及一种基于动态再训练的小样本恶意流量分类增量学习方法及系统，基于端到端的全卷积神经网络构建恶意流量分类模型；利用已收集数据集对恶意流量分类模型进行训练，得到初始网络；冻结初始网络中提取低级输入特征的预设浅层网络参数，利用已知标签的小样本恶意流量数据集对初始网络中其他网络参数进行微调，得到基础网络；依据样本相似度计算所需神经元数量并筛选出冗余网络结构，对冗余网络结构进行训练调整，得到恶意流量分类增量网络。本发明能够减少模型训练中对旧类灾难性遗忘，缓解小样本数据训练庞大参数的压力，提升模型分类性能，在保持分类器性能同时可最大限度降低计算资源消耗。
本发明授权基于动态再训练的小样本恶意流量分类增量学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态再训练的小样本恶意流量分类增量学习方法，其特征在于，包含： 基于端到端的全卷积神经网络构建恶意流量分类模型，并在全卷积神经网络的每一卷积层之后均添加一层BN层；利用已收集数据集对恶意流量分类模型进行训练，得到小样本恶意流量分类增量学习的初始网络； 冻结初始网络中提取低级输入特征的预设浅层网络参数，利用已知标签的小样本恶意流量数据集对初始网络中其他网络参数进行微调，得到恶意流量分类基础网络； 针对新增标签分类任务对应的新增数据集，依据该新增数据集和已知标签的小样本恶意流量数据集两者样本相似度来计算当前新增标签分类任务所需神经元数量并筛选出恶意流量分类基础网络中新增任务训练的冗余网络结构； 利用新增数据集对冗余网络结构进行训练调整，得到恶意流量分类增量网络，以利用该恶意流量分类增量网络识别并输出流量数据的分类标签。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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