[发明专利]一种用于加密恶意流量的弱监督检测方法及系统

摘要

本发明涉及一种用于加密恶意流量的弱监督检测方法及系统，其方法包括：S1：将采集的数据流包转化成图片，构建训练集Xi，对Xi中部分样本进行标记，得到标记样本(Xlabeled,Y)和未标记样本Xunlabeled；S2：构建和训练半监督生成对抗网络，包括：生成器G、判别器D和分类器C；其中，生成器G基于随机噪声n得到生成样本Xgenerated＝G(n)；将生成样本Xgenerated、标记样本(Xlabeled,Y)和未标记样本Xunlabeled一起输入判别器D，预测每类样本的分布概率，经过分类器C得到Xi的包级分类结果；S3：将带有包级分类标签的Xi进行多示例分割，并输入基于多示例学习的卷积神经网络，预测得到Xi的示例级分类结果。本发明提供的方法可有效地进行加密恶意流量的细粒度检测。