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基于改进的CNN-Transformer加密流量分类方法

高新成 张宣 樊本航 刘威 张海洋

吉林大学学报（理学版）2024，Vol.62Issue(3)：P.683-690,8.
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吉林大学学报（理学版）2024，Vol.62Issue(3)：P.683-690,8.DOI:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2023245

基于改进的CNN-Transformer加密流量分类方法

高新成 1张宣 2樊本航 2刘威 2张海洋2

作者信息

  • 1. 东北石油大学现代教育技术中心,黑龙江大庆163318
  • 2. 东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318
  • 折叠

摘要

关键词

加密流量分类/卷积神经网络/多头注意力机制/特征融合

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

高新成,张宣,樊本航,刘威,张海洋..基于改进的CNN-Transformer加密流量分类方法[J].吉林大学学报（理学版）,2024,62(3):P.683-690,8.

基金项目

国家自然科学基金(批准号:61702093) （批准号:61702093）

中国高校产学研创新基金(批准号:2021ITA02011) （批准号:2021ITA02011）

黑龙江省教育科学规划重点项目(批准号:GJB1423357). （批准号:GJB1423357）

吉林大学学报（理学版）

OA北大核心CSTPCD

1671-5489

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