基于知识蒸馏的深度神经网络模型的流量分类方法及装置

摘要

本发明提供一种基于知识蒸馏的深度神经网络模型的流量分类方法，包括：构造一个深度神经网络作为用于流量分类的教师网络模型；获取并预处理真实网络环境中的流量数据，得到网络流量数据库，作为训练集、验证集和测试集；使用网络流量数据库和硬标签来训练教师网络模型，训练结束后保存经过训练的教师网络模型；构建复杂度低于教师网络模型的学生网络模型；基于知识蒸馏方法辅助训练学生网络模型；采用学生网络模型对流量数据进行分类。本发明还提供了相应的流量分类装置。本发明的流量分类方法可以进一步减少流量分类模型的存储和计算成本、对促进入侵检测系统的边缘部署和网络智能化管理具有十分重要的意义。