[发明专利]一种基于深度学习的加密流量识别方法及电子装置有效
| 申请号： | 202010680117.4 | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN112019500B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 郑超;石逢钊;崔一鸣;刘庆云 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 俞达成 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的加密流量识别方法及电子装置，包括：收集网络中的若干TLS流，获取每一TLS流中的ClientHello报文整数序列、ServerHello报文整数序列、end‑entity certificate整数序列及前n个TLS应用数据报文组成的序列；提取ClientHello报文特征、ServerHello报文特征、end‑entity certificate特征及序列特征，计算若干TLS流的时间相关性，得到流特征；将流特征输入一加密流量分类器进行分类，根据加密流量分类器输出的各数据来源预测概率值，获取产生若干TLS流的数据来源。本发明从原始的流量中提取特征，无需人工进行特征分析；结合了报文层次和流层次的特征，使得分类效果较好；使用浅层的网络结构，减小了分类时间，使得分类器适用于实时分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 加密 流量 识别 方法 电子 装置 | ||
【主权项】：
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