[发明专利]基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法装置有效
| 申请号： | 202011021966.5 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112165484B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 王进;肖佃艳;呼啸;陈少鹏;俞宙;何跃鹰;李政;何清林;孙中豪;谷杰铭 | 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： | 孟维娜;高莺然 |
| 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基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置，将侧信道分析与深度学习方法相结合，将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象，具体的：构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量，将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中，识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案，提高了网络加密流量识别的准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 信道 分析 网络 加密 流量 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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