[发明专利]基于多特征学习的网络加密流量分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110221394.3 | 申请日： | 2021-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN113037730B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 卜佑军;张稣荣;陈博;张桥;袁征;伊鹏;马海龙;胡宇翔;王方玉;孙嘉;路祥雨;王继;张进 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;网络通信与安全紫金山实验室 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/049;H04L41/14;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于多特征学习的网络加密流量分类方法及系统，包含：通过对原始流量数据集进行预处理来获取用于作为深度学习模型输入的流量数据包向量；将流量数据包向量分别输入到已训练的多通道CNN模型和LSTM模型中进行并行学习，通过多通道CNN模型提取数据包空间特征，通过LSTM模型提取流量时序特征；将数据包空间特征和流量时序特征进行向量拼接，得到全方位流量特征向量；将全方位流量特征向量输入到神经网络全连接层，通过流量类型概率来获取加密流量分类类型。本发明能够从空间特征和时间特征的角度全方位自动提取和利用流量特征，提升加密流量的分类能力，具有较好的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 学习 网络 加密 流量 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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