【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉以及自然语言处理，具体为一种基于谱聚类构图的的图卷积神经网络协议分类方法。
技术介绍
1、随着云计算技术的快速发展，云平台作为承载高并发业务和复杂计算任务的核心基础设施，正日益成为现代信息化建设的重要支柱。然而，云平台的复杂性和动态特性使得其在运行过程中经常出现性能瓶颈和服务故障问题。特别是在以微服务为核心架构的云环境中，服务之间通过大量的网络协议进行通信，这些协议交互的复杂性和动态变化对系统的故障识别与快速响应提出了更高要求。传统的故障检测与处置方法多采用规则驱动模式，基于预定义的阈值或规则对监控数据进行分析和判断。然而，这类方法对多变的协议交互特征的适应能力有限，面对云平台中协议数据量大、类型多样化等问题，难以实现高效的协议分类与精准处理。
2、在云平台的实际运行环境中，协议分类是实现高效资源管理和故障定位的关键技术之一。协议分类的目的是基于协议的流量特征或交互行为，将网络数据准确归类到对应的协议类型。现有的协议分类方法主要依赖特征工程和传统机器学习模型，这些方法对手工设计的特征高度依赖，模型的性...
【技术保护点】
1.一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于，步骤1中：
3.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于，步骤2中：
4.根据权利要求3所述的一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于,对谱聚类构图算法进行优化，具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于，步骤3将步骤2中谱聚类结果图进行图结构优化操作，
<...【技术特征摘要】
1.一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于，步骤1中：
3.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于，步骤2中：
4.根据权利要求3所述的一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于,对谱聚类构图算法进行优化，具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，其特征在于，步骤3将步骤2中谱聚类结果图进行图结构优化操作，具体如下：
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【专利技术属性】
技术研发人员：王超，李明，陶军，宫帅，李少聪，尹晓宇，王祖研，余东波，曹弯弯，程航，许艺凡，刘恒睿，王宇，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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