专利分析：JP2023021223A 基于深度学习算法的网络流量识别方法和系统
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该专利涉及一种基于深度学习算法的网络流量识别方法和系统，旨在提高网络安全领域中网络流量管理和监测的效率和准确性。该方法和系统采集网络流量数据，对其进行预处理，并利用深度学习算法对其进行特征提取和分类，最终输出网络流量的识别和分类结果。其中，深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或者长短时记忆网络（LSTM）等。
该专利的发明点是基于深度学习算法的网络流量识别方法和系统。具体来说，该专利提出了一种利用深度学习算法（其中包括CNN）对网络流量进行识别和分类的方法和系统，以实现对网络流量的有效管理和监测。
该专利的核心创新点在于，传统的网络流量识别方法通常依赖于人工定义的特征或者规则，无法有效地识别网络流量中的新型攻击或者协议类型。而该专利提出的深度学习算法可以自适应地学习和识别网络流量中的新型攻击或者协议类型，具有更高的准确性和鲁棒性。
此外，该专利还提出了一种基于深度学习算法的流量识别系统，包括数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、分类模块和结果输出模块等组成部分，可以实现对网络流量的自动识别和分类。
因此，该专利的核心发明点在于，将深度学习算法应用于网络流量识别领域，实现对网络流量的自适应学习和识别，提高了网络安全领域中网络流量管理和监测的效率和准确性。
该专利的权利要求包括若干条独立权利要求和附属权利要求。
其中，独立权利要求1是该专利的核心权利要求，下面简要介绍其核心要点：
一种基于深度学习算法的网络流量识别方法，包括以下步骤：
a. 采集网络流量数据；
b. 对采集到的网络流量数据进行预处理；
c. 利用深度学习算法对预处理后的网络流量数据进行特征提取和分类；
d. 输出网络流量的识别和分类结果。
其中，深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或者长短时记忆网络（LSTM）等。
一种基于深度学习算法的网络流量识别系统，包括以下模块：
a. 数据采集模块，用于采集网络流量数据；
b. 预处理模块，用于对采集到的网络流量数据进行预处理；
c. 特征提取模块，用于利用深度学习算法对预处理后的网络流量数据进行特征提取和分类；
d. 分类模块，用于对网络流量进行分类；
e. 结果输出模块，用于输出网络流量的识别和分类结果。
其中，深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或者长短时记忆网络（LSTM）等。
总的来说，该专利的核心要点在于利用深度学习算法对网络流量进行自适应学习和识别，实现对网络流量的自动识别和分类，提高了网络安全领域中网络流量管理和监测的效率和准确性。该专利权利要求的主要内容即为具体的实现方法和系统架构，涉及数据采集、预处理、特征提取、分类和结果输出等环节。
