[发明专利]基于流量图像与低频信息的多模态加密网络流量分类方法在审
| 申请号： | 202310320229.2 | 申请日： | 2023-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN116383744A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 郑昱;练兴林;邓菲;党张轩;王家辉;荆久耀;孙雅霖;杨超 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;G06F18/25;G06F18/214;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/09;H04L9/40 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 王萌 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于流量图像与低频信息的多模态加密网络流量分类方法，包括：构建训练数据集，训练数据集为单类型的流量数据；构建多模态网络，其中，多模态网络包括：二维流量图像异常检测模型和低频信息异常检测模型，二维流量图像异常检测模型和低频信息异常检测模型的结构相同，均为基于GAN和AE的异常检测学习网络；利用训练数据集对多模态网络进行训练，得到训练完成的多模态网络模型；利用训练完成的多模态网络模型对待测的流量数据进行分类识别。本发明的多模态加密网络流量分类方法，通过异常检测网络即可自动学习加密流量特征，从而减少了特征工程的难度和复杂度，节省了加密网络流量分类所需的人力和时间，降低了流量分类的门槛。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 流量 图像 低频 信息 多模态 加密 网络流量 分类 方法 | ||
【主权项】：
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