[发明专利]基于CNN和LSTM的在线加密流量分类方法在审
| 申请号： | 201911023282.6 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN110751222A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 谭小彬;佟欣欣;陈翔;杨坚;张勇东 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11260 北京凯特来知识产权代理有限公司 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN和LSTM的在线加密流量分类方法，包括：通过动态窗口对原始加密数据流进行切分，获得带有时间序列关系的n个子流；分别提取n个子流的统计特征，以及对n个子流均进行转换后使用采用CNN提取相应的有效载荷特征；对每一子流的载荷特征与统计特征进行融合，采用LSTM从时间角度对融合后的综合性特征进行相关处理，再通过分类器得到识别结果。该方法能够实现一定程度上的在线识别，并获得更为准确的加密流量识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 统计特征 加密流量识别 加密数据流 加密流量 时间序列 有效载荷 载荷特征 在线识别 融合 分类器 子流 转换 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN和LSTM的在线加密流量分类方法，其特征在于，包括：/n通过动态窗口对原始加密数据流进行切分，获得带有时间序列关系的n个子流；/n分别提取n个子流的统计特征，以及对n个子流均进行转换后使用采用CNN提取相应的有效载荷特征；/n对每一子流的有效载荷特征与统计特征进行融合，采用LSTM从时间角度对融合后的综合性特征进行相关处理，再通过分类器得到识别结果。/n
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