[发明专利]一种基于深度学习策略的异常加密流量检测与分类方法有效
| 申请号： | 201911164936.7 | 申请日： | 2019-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN111131069B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 张继;薛静锋;肖恩;赵小林;单纯;郭宇 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L12/851 | 分类号： | H04L12/851;H04L12/26;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;H04L29/06 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 张维佳;温子云 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习策略的异常加密流量检测与分类方法，既能对使用公有加密协议的已知类型异常加密流量进行在线快速识别，又能对使用私有加密协议的未知类型异常加密流量进行检测与分类。该方法利用相邻做差法对原始数据进行特征加强，利用加强后的数据集中带有协议标签的数据训练1dCNN(一维卷积神经网络)模型来对已知类型异常加密流量进行检测与分类，利用k‑means算法(k‑均值算法)对加强后的数据集中没有协议标签的未知类型异常加密流量进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 策略 异常 加密 流量 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
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