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申请/专利权人：新疆大学
摘要：本发明为基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法。基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法，包括以下步骤：1数据预处理：对原始流量数据进行预处理；2将预处理后的数据生成流关系图FIG；3基于深度神经网络的特征自动提取，得到网络流的空间和时序特征；4将所述的空间和时序特征在节点之间传播、更新后，用平均池化法对流节点的特征进行聚合，再进行分类，最终输出标签。本发明所述的基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法，减轻了概念漂移的问题，同时提高了整体的有效性、鲁棒性以及准确率。
主权项：1.基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1对原始流量数据进行预处理；2将预处理后的数据生成流关系图FIG；3基于深度神经网络的特征自动提取，得到网络流的空间和时序特征；4将所述的空间和时序特征在节点之间传播、更新后，用平均池化法对流节点的特征进行聚合，再进行分类，最终输出标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法
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