[发明专利]一种基于单向突发流量特征的加密流量精细化分类方法有效
| 申请号： | 202011206807.2 | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN112329839B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 沈蒙;高振波;祝烈煌;孙天艺;刘星彤 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于单向突发流量特征的加密流量精细化分类方法，属于互联网加密流量分类技术领域。本方法首先从单向流量中提取区分度高且空间复杂度低的单向突发流量序列。然后与卷积神经网络等深度神经网络结合，能够在单向流量或双向流量的场景中开展加密流量的精细化分类与识别。本发明能适用于TLS加密的单向流量精细化分类，可以应用在单向和双向流量的场景中。单向突发流量序列不仅区分度高，而且相比于原始的包序列，空间复杂度大大降低。本发明使用没有全连接层的卷积神经网络从单向突发流量序列中提取高级特征然后分类，可以同时达到训练速度快和分类准确率高的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 单向 突发 流量 特征 加密 精细 化分 方法 | ||
【主权项】：
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