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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
摘要：本发明涉及网络空间态势感知的入侵检测技术领域，尤其涉及一种基于混合卷积神经网络的移动加密流量分类方法及系统，从移动设备捕获流量数据；将捕获的流量数据根据其所包含的IP五元组信息，按照会话进行分组排序；将分组后的流量数据根据时空关系转化为流量拓扑图；使用基于图卷积神经网络的分类模型对流量拓扑图进行分类，得到分类结果1；将分组后的流量数据转化为灰度图；使用基于卷积神经网络的分类模型对灰度图进行分类，得到分类结果2；结合分类结果1和分类结果2，得到最终的分类结果。本发明使用两条路线进行移动加密流量的分类，不但考虑流量的数值特征，还充分考虑了流量的拓扑属性，通过保留同一会话中的时序关联提高分类的准确率。
主权项：1.一种基于混合卷积神经网络的移动加密流量分类方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1、从移动设备捕获pcap格式的流量数据，即数据包序列数据；步骤2、将捕获的流量数据根据其所包含的IP五元组信息，按照会话进行分组排序；步骤3、将分组后的流量数据根据时空关系转化为流量拓扑图；步骤4、使用基于图卷积神经网络的分类模型对流量拓扑图进行分类，得到分类结果1；步骤5、将分组后的流量数据转化为灰度图；步骤6、使用基于卷积神经网络的分类模型对灰度图进行分类，得到分类结果2；步骤7、结合分类结果1和分类结果2，得到最终的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于混合卷积神经网络的移动加密流量分类方法及系统
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