[发明专利]一种基于多模态神经网络的恶意加密流量检测方法有效
| 申请号： | 202110612198.9 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113067839B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 杨岳湘;刘吉元;施江勇;顾智拼;孙一鹏;吴添君;何亮忠 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙惟盛赟鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 43228 | 代理人： | 滕澧阳 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多模态神经网络的恶意加密流量检测方法，具体包括如下步骤：S1：构建一个特征提取模块，从网络流量上捕获数据包，并输出网络流的多个模态的特征；S2：构建并训练一个神经网络检测模块，输入S1中输出的网络流的多个模态的特征，进行恶意流量检测。本发明能够提取网络流量的多模态特征，从多个维度对网络流量进行分析，提高恶意流量识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 神经网络 恶意 加密 流量 检测 方法 | ||
【主权项】：
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