[发明专利]一种基于深度学习的加密网络流量识别及分类方法在审
| 申请号： | 202111509168.1 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114257428A | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 凌捷;康健豪;罗玉;黄慧武;区奕宁;区旸;刘艺彬 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学;中通服建设有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 禹小明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的加密网络流量识别及分类方法，所述识别方法包括以下步骤：S1：获取加密网络流量数据并进行预处理得到若干单独的会话；S2：对于预处理后的流量数据进行统计特征的选择；S3：对预处理后的流量数据进行有效载荷截取；S4：将统计特征和有效载荷进行特征整合并进行特征标准化；S5：利用整合后的特征对识别模型进行训练，得到训练好的识别模型；S6：利用训练好的识别模型对加密网络流量进行识别和分类。本发明提高了加密网络流量识别及分类的准确度，实现了更高的分类性能，并且能够对细粒度的加密网络流量进行识别和分类同时具有更强的场景适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 加密 网络流量 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
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