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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：一种基于知识蒸馏的轻量化恶意加密流量检测方法，涉及网络安全态势感知技术领域，在第一阶段，利用了流量的原始特征信息进行快速过滤，减轻了后续深度学习模型的计算压力。随后，在第二阶段，我们进一步利用了流量的图像特征信息，并通过轻量级卷积神经网络（CNN）更全面地分析流的内容特征。两阶段方法大大提升了恶意加密流量的检测效率。其次，利用了知识蒸馏的训练策略，进一步提高系统对恶意加密流量的检测准确性。
主权项：1.一种基于知识蒸馏的轻量化恶意加密流量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a捕获加密应用程序的行为流量数据，并对行为流量数据标注为恶意或良性；b将行为流量数据切分为个会话，形成原始数据集，，为第个会话，；c根据第个会话利用简单流模型得到最终简单流的标签和复杂流的标签；d根据最终简单流的标签和复杂流的标签得到灰度图像；e建立教师模型，将灰度图像输入到教师模型中，输出得到类别的概率分布；f建立学生模型，将灰度图像输入到学生模型中，输出得到类别的概率分布，取概率分布中最大值的索引值对应的类别作为最终预测结果；g通过公式计算得到总损失，式中为交叉熵损失函数，为概率分布与概率分布之间的KL散度损失函数，使用Adam优化器利用总损失训练学生模型，得到优化后的学生模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种基于知识蒸馏的轻量化恶意加密流量检测方法
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