基于深度学习的加密流量分类方法及相关设备
基本信息
| 申请号 | CN202110420629.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113177209A | 公开（公告）日 | 2021-07-27 |
| 申请公布号 | CN113177209A | 申请公布日 | 2021-07-27 |
| 分类号 | G06F21/60;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 黄小红;朱蒙;李建华;李丹丹;丛群;李宇翀 | 申请（专利权）人 | 北京网瑞达科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京风雅颂专利代理有限公司 | 代理人 | 孙晓凤 |
| 地址 | 100876 北京市海淀区西土城路10号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本公开提供一种基于深度学习的加密流量分类方法及相关设备，所述方法包括：基于加密流量数据获取网络流数据集；通过所述网络流数据集获取三维特征集，所述三维特征集包括时序特征、空间特征以及统计特征；将所述三维特征集的数据填充到N*N*3的第一矩阵中，通过映射获得图像格式的三维矩阵特征集，其中，N表示第一矩阵的尺寸；根据所述三维矩阵特征集以及预先训练的加密流量分类模型，得到所述加密流量数据的分类结果。本公开的方法基于多维度表示加密流量数据，增强了加密流量分类模型的泛化能力，提高对加密流量数据分类的准确性。 |
