加密流量的分类方法与装置以及电子设备制造方法及图纸

本公开提供一种加密流量的分类方法与装置以及电子设备。所述分类方法包括：通过从所述加密流量中解析多个数据包，得到所述加密流量的第一空间特征和第一时间特征；通过使用空洞卷积的残差网络对所述第一空间特征进行处理，得到第二空间特征；通过循环神经网络对所述第一时间特征进行处理，得到第二时间特征；通过第三神经网络，将所述第二空间特征与所述第二时间特征融合以得到融合特征，并基于所述融合特征对所述加密流量进行分类。根据本公开的实施例，可以提升加密流量分类的准确性以及在不同场景下的泛化性。在不同场景下的泛化性。在不同场景下的泛化性。

【技术实现步骤摘要】
加密流量的分类方法与装置以及电子设备


[0001]本公开涉及网络安全
，尤其涉及一种加密流量的分类方法与装置以及电子设备。

技术介绍

[0002]加密流量分类是根据用户使用服务产生的加密流量，并对其进行分析，识别用户使用的服务类型。针对加密流量分析分类的研究包含网站加密流量分析，应用加密流量分析等。在这种分析工作中，访问网站主页的流量常常是研究的重要依据。针对应用的加密流量分析主要目的是根据加密流量分析用户使用的应用。
[0003]通过对加密流量进行分析和分类，可以更好的测试加密流量的安全性，以及对网络的安全监督。而现有的分类方法中，一些方法还需要人工去选择输入特征，这不仅需要很长的时间，而且还可能导致遗漏一些关键特征。而使用神经网络的分类方法，通常只考虑了加密流量的空间特征或时间特征，没有实现多种特征的结合，在不同场景的泛化性较差。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开的目的在于提出一种加密流量的分类方法与装置以及电子设备，以克服现有技术的不足。
[0005]基于上述目的，本公开提供了一种加密流量的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种加密流量的分类方法，包括：通过从所述加密流量中解析多个数据包，得到所述加密流量的第一空间特征和第一时间特征；通过使用空洞卷积的残差网络对所述第一空间特征进行处理，得到第二空间特征；通过循环神经网络对所述第一时间特征进行处理，得到第二时间特征；通过第三神经网络，将所述第二空间特征与所述第二时间特征融合以得到融合特征，并基于所述融合特征对所述加密流量进行分类。2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过所述循环神经网络对所述第一时间特征进行处理包括：通过双向门控循环单元BiGRU对所述第一时间特征进行处理。3.根据权利要求1所述的方法，其中，通过所述循环神经网络对所述第一时间特征进行处理包括：通过长短期记忆LSTM神经网络对所述第一时间特征进行处理。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，通过使用空洞卷积的残差网络对所述第一空间特征进行处理包括：通过使用空洞卷积的ResNet
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18网络对所述第一空间特征进行处理。5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述ResNet
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18网络的第四卷积层和第五卷积层中都使用所述空洞卷积。6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述第一空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐国爱，王晨宇，徐国胜，毛江汉，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：