【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的加密流量细粒度分类方法
[0001]本专利技术涉及人工智能网络安全领域，特别涉及一种基于深度学习的加密流量细粒度分类方法。
技术介绍
[0002]近年来,互联网快速普及和发展,信息技术给人们的生活带来了许多便利。同时,随着网络用户安全隐私意识的不断提升，以及流量加密技术的广泛应用，互联网中加密流量急剧增加。流量加密技术在保护网络数据安全的同时，增加了流量识别的难度，给网络流量规划、网络内容审计和网络安全等领域带来了新的挑战。根据WatchGuard在2021年的调查报告显示恶意软件中91.5％是通过加密连接带来的。加密流量的安全威胁已然是当前面临的一个严峻的安全问题，加密流量分类则是实现加密流量安全威胁分析的重要技术。
[0003]传统的网络安全监测分析手段已无法识别基于流量的网络行为，隐匿于加密流量的恶意行为极易逃脱监管，需要对加密流量识别检测技术进行研究，利用新型方法实现加密流量识别和分析。当前传统加密流量算法由于依赖手工提取特征无法实现高效检测，而且存在分类准确率低的问题，尤其是针对加密流量的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的加密流量细粒度分类方法，其特征在于，包括以下过程：(1)进行数据预处理，包括删除以太网包头、传输头修改、删除不相关的数据包、字节转换、截断、归一化和IP屏蔽；(2)将预处理后的数据输入一维卷积神经网络中提取数据包深层表征，同时挖掘相邻字节之间的空间依赖关系，并将经过卷积和池化后的二维张量利用Flatten操作压缩为一维向量；其中一维卷积神经网络包括七层卷积层、两层最大池化层和Flatten；(3)将一维向量输入到堆叠在一起的三层全连接层，将特征表示映射到样本标记空间；(4)根据加密流量类型数目将映射后的特征表示输入到softmax...
【专利技术属性】
技术研发人员：李皓，贺二路，国晓博，吴向博，赵海强，杨晓鹏，赵阳阳，匡春旭，高小涵，张翼飞，贾紫艺，王强，冯伟坡，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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