WO2024183062 - DEVICE AND METHOD FOR NETWORK TRAFFIC CLASSIFICATION
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/183062
Publication Date
12.09.2024
International Application No.
PCT/CN2023/080516
International Filing Date
09.03.2023
Title **
[English]
DEVICE AND METHOD FOR NETWORK TRAFFIC CLASSIFICATION
[French]
DISPOSITIF ET PROCÉDÉ DE CLASSIFICATION DE TRAFIC RÉSEAU
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Inventors
FAUVEL, Kevin
ZHAO, Yong
CAO, Zigang
CHEN, Maolin
CHEN, Fuxing
ROSSI, Dario
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
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| Number of Office Actions | * |
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International Searching Authority |
CNIPA
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| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
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| Translation |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 1659 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 11446 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2214 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2106 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 4740 |
Total:
22,165
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
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Abstract[English]
A device for traffic classification is disclosed and is configured to obtain a training dataset comprising a set of training traffic flows and a set of corresponding labels. The device trains a rule-based representation learning model using the training dataset, in order to obtain a trained rule-based representation learning model and a first ruleset comprising a set of first rules. The device selects a subset of the first ruleset as a second ruleset comprising a set of second rules and performs traffic classification for one or more real traffic flows using the trained rule-based representation learning model based on the second ruleset. The selection of the first ruleset may be based on end-user's priorities or preferences, such that the second ruleset fully considers end-user's preferences. Moreover, the explainability of the obtained first ruleset and the second ruleset can be further improved.[French]
Un dispositif de classification de trafic est divulgué et est configuré pour obtenir un ensemble de données d'apprentissage comprenant un ensemble de flux de trafic d'apprentissage et un ensemble d'étiquettes correspondantes. Le dispositif entraîne un modèle d'apprentissage de représentation basé sur des règles à l'aide de l'ensemble de données d'apprentissage, afin d'obtenir un modèle d'apprentissage de représentation basé sur des règles entraîné et un premier ensemble de règles comprenant un ensemble de premières règles. Le dispositif sélectionne un sous-ensemble du premier ensemble de règles en tant que second ensemble de règles comprenant un ensemble de secondes règles et effectue une classification de trafic pour un ou plusieurs flux de trafic réels à l'aide du modèle d'apprentissage de représentation basé sur des règles entraîné sur la base du second ensemble de règles. La sélection du premier ensemble de règles peut être basée sur des priorités ou des préférences de l'utilisateur final, de telle sorte que le second ensemble de règles considère complètement les préférences de l'utilisateur final. De plus, l'explicabilité du premier ensemble de règles obtenu et du second ensemble de règles peut être davantage améliorée.