[发明专利]一种基于孪生神经网络的加密流量分类方法在审
| 申请号： | 202111328903.9 | 申请日： | 2021-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN114398524A | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 顾纯祥;李霁;陈熹;石雅男;郑永辉;张协力 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06N3/04;G06N3/08;H04L9/40 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人： | 史萌杨 |
| 地址： | 450001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于网络加密流量分类技术领域，具体涉及一种基于孪生神经网络的加密流量分类方法。该方法首先提取待分类网络流数据中数据包的包特征，并进行特征级联，得到包特征向量；然后将包特征向量输入至训练好的特征处理网络模型中，以对包特征向量依次进行深度特征挖掘、扁平化处理、特征压缩得到流向量；最后对比待分类网络流数据的输出向量与各种已知类别网络流数据的输出向量，以对待分类网络流数据进行分类。本发明所使用的特征处理网络模型结构简单，采用了多头注意力机制捕捉数据包之间的关系并提升并行化程度，使用简单的1维CNN做进一步的特征抽取与融合，并且重复使用部分网络结构以降低参数量，从而实现简单高效的未知流量发现以及分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 神经网络 加密 流量 分类 方法 | ||
【主权项】：
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