基于并联融合模型的加密流量分类方法

作     者：崔永俊 郝立鑫 CUI Yongjun;HAO Lixin

作者机构：中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2024年第32卷第2期

页      码：41-45页

摘      要：网络流量加密的广泛应用给加密流量快速准确分类带来了新的挑战。针对该问题,提出了一种并联融合卷积神经网络与循环神经网络的分类方法,卷积神经网络与循环神经网络分别提取加密流量的空间特征与时序特征,根据时空特征对加密流量进行分类,实验表明,该文所提出模型相较于现有的单一模型和串联融合模型在识别准确率上分别提高了14.07%和2.79%,训练效率下降了10%以内,该文所提出模型性能优于现有模型。

主 题 词：加密流量 流量识别 卷积神经网络 门控循环单元 

学科分类：11[军事学] 0810[工学-土木类] 1105[1105] 08[工学] 081002[081002] 110503[110503] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2024.02.009

馆 藏 号：203125422...