[发明专利]一种基于自适应特征分类的加密流量识别方法、存储器和处理器在审
| 申请号： | 202110911992.3 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113642017A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 王艺霖;杜佳佳;王安平 | 申请（专利权）人： | 克拉玛依和中云网技术发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06K9/62;G06N3/12;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京九致知识产权代理事务所(普通合伙) 32307 | 代理人： | 齐棠 |
| 地址： | 834000 新疆维吾尔自治*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 特征 分类 加密 流量 识别 方法 存储器 处理器 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于自适应特征分类的加密流量识别方法，其特征在于，该方法包括：
S100、数据集采集：抓取网络流量，生成会话，对流量过滤分流获取原始实验数据集；
S200、数据集预处理：读取数据流，截断数据，并进行归一化处理；
S300、平衡数据集：采用ADASYN算法对不平衡数据集进行处理；
S400、从特征中提取最优化特征集；
S500、识别流量：将最优化特征集输入机器学习算法，识别目的加密流量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征采用堆栈式自动编码器提取。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最优化特征集采用启发式搜索方法自动提取。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，机器学习算法模型是基于遗传算法改进的随机森林模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述算法模型建立包括以下步骤：用训练集构建决策树，组成原始的决策树集合；从原始的决策树集合中筛选出性能更优的决策树，构成新的决策树集合；利用遗传算法迭代多次，得到最优的随机森林模型。
6.一种存储器，其特征在于，用于存储软件，其中，所述软件用于执行权利要求1至5中任一项所述的方法。
7.一种处理器，其特征在于，用于执行软件，其中，所述软件用于执行权利要求1至5中任一项所述的方法。
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