一种多特征融合的加密流量快速分类方法OA北大核心CSTPCD
A Fast Classification Method for Encrypted Traffic Based on Multi-feature Fusion
网络流量识别是网络管理和安全服务的基础.随着互联网的不断扩展及其复杂性的增加,传统基于规则的识别方法或流行为特征的方法正在面临着巨大挑战.受自然语言处理(Nature Language Processing,NLP)启发,本文提出了一种多特征融合的加密流量快速分类方法.该方法通过融合数据包和字节序列特征来完成网络流的特征表示,采用双元字节编码将所选特征扩展为双字节序列,增加了字节的上下文语义特征;通过与数据包特征处理相适应的池化方法来最大限度保留…查看全部>>
Network traffic recognition is the foundation of network management and security services.With the continuous expansion and increasing complexity of the Internet,traditional rule-based recognition methods or based on flow behavior characteristics are facing great challenges.Inspired by natural language processing(NLP),this paper proposes a fast classification method for encrypted traffic based on multi-feature fusion.The method completes the feature represen…查看全部>>
谭阳红;罗琼辉;钟豪
湖南大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙 410082湖南大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙 410082湖南大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙 410082
计算机与自动化
加密流量识别自然语言处理深度学习文本分类卷积神经网络
encryption traffic identificationnatural language processing(NLP)deep learningtext classifi-cationconvolutional neural network(CNN)
《湖南大学学报（自然科学版）》 2024 (6)
98-107,10
国家自然科学基金资助项目(51507058、51507054),National Natural Science Foundation of China(51507058、51507054)
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