[发明专利]一种基于深度学习的网络加密流量识别方法及装置有效
| 申请号： | 202010886949.1 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112003870B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 王进 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于深度学习的网络加密流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以提高网络加密流量识别的准确率和效率。包括：获得待识别网络流量内属于通信建立阶段的前预设数量个数据包的报文信息和通信行为信息；然后根据报文信息，构建报文二维数据矩阵，并根据通信行为信息，构建行为二维数据矩阵。再将报文二维数据矩阵和行为二维数据矩阵输入网络流量识别模型，确定待识别网络流量的协议类型。其中，网络流量识别模型为经过样本网络流量的样本二维数据矩阵以及样本网络流量对应的协议类型标签，对深度学习网络进行训练后得到的模型，样本二维数据矩阵包括样本网络流量对应的样本报文二维数据矩阵和样本行为二维数据矩阵。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 加密 流量 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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