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申请/专利权人:山东大学
摘要:本发明涉及网络安全技术领域,具体为基于数据包头的网络加密流量分类方法及系统,获取原始网络流量,分离出数据包的头部信息,经预处理后转换为结构化数据,并基于训练完毕的加密流量分类模型,得到数据包分类结果;基于训练完毕的加密流量分类模型,得到数据包分类结果的具体过程为:提取结构化数据中,每个特征的重要程度,将不同的特征与相应的重要程度相乘,得到特征重标定后的结构化数据,基于特征重标定后的结构化数据得到分类结果。以特征重标定与长短期记忆网络组合的方式对加密流量进行分类,数据包头部的每个特征和模型的权重参数是能够对应起来,既能够提高模型的分类性能还有利于后续对的优化和改进。
主权项:1.基于数据包头的网络加密流量分类方法,其特征在于,包括以下步骤:获取原始网络流量数据,分离出数据包的头部信息,经预处理后转换为结构化数据;得到的结构化数据基于训练完毕的加密流量分类模型,得到数据包分类结果;其中,基于训练完毕的加密流量分类模型,得到数据包分类结果的具体过程为,提取结构化数据中,每个特征的重要程度,将不同的特征与相应的重要程度相乘,得到特征重标定后的结构化数据,基于特征重标定后的结构化数据得到分类结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 山东大学 基于数据包头的网络加密流量分类方法及系统
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