中国人民解放军军事科学院系统工程研究院王若男获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种用于小样本恶意流量分类的轻量化模型设计方法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：CN119172116B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411185780.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种用于小样本恶意流量分类的轻量化模型设计方法是由王若男;赵金晶;况晓辉;庞玲;吴振东;曹华阳;张明;张宏铮;张钊伟设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于小样本恶意流量分类的轻量化模型设计方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种用于小样本恶意流量分类的轻量化模型设计方法，不同于传统的基于预训练微调的迁移方法，本发明根据浅层网络和深层网络的不同特征提取目标分别进行模型迁移和微调，以提升不同迁移网络层对于目标分类任务的拟合。针对轻量化任务，提出一种适用于流量分类的一维全卷积神经网络作为源网络，通过分步剪枝捕捉冗余神经元并剔除，从而降低模型复杂度。另外，针对模型对于小样本数据过拟合导致模型泛化能力不足的问题，在对迁移模型进行训练时，本发明通过寻找一种对于数据的基本表示来提升模型泛化能力。
本发明授权一种用于小样本恶意流量分类的轻量化模型设计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于小样本恶意流量分类的轻量化模型设计方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、源模型构建及训练：设计一种基于全卷积神经网络的模型作为迁移学习的源模型，使用大型数据集训练源模型以得到针对分类任务良好的模型参数； 步骤二、源模型分步迁移：将源模型的浅层网络和深层网络分别作为公共特征提取器和私有特征提取器进行迁移和微调，公共特征提取器的微调目标为生成能够提取源数据集和目标数据集的公共特征，同时该特征作为分辨目标小样本任务的有益特征，使用源数据集和目标数据集共同指导微调；私有特征提取器以提取目标任务的高级特征为目标，使用目标数据集进行微调； 步骤三、迁移模型剪枝：在公共特征提取器和私有特征提取器迁移完成后，在微调后的模型上对神经元重要性排序并进行模型剪枝，使用目标数据集对新模型结构进行重塑，以得到最终的小样本恶意流量分类轻量化模型。
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