【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全和管理领域，尤其涉及一种多任务学习网络流量分类方法。
技术介绍
1、网络流量分类技术是一种重要的网络管理工具，它通过分析网络流量的特征和行为，将流量归类为不同的应用或服务。这项技术可以帮助网络管理员实现更细粒度的控制策略，从而为用户提供更好的服务质量。随着流量加密技术的广泛应用，保护用户隐私和匿名性成为了一个重要议题。然而，恶意流量和网络犯罪者常利用tor和vpn等加密技术来规避监控系统，这对流量分类构成了巨大挑战。传统的从负载中抓取数据报文中的模式和关键字的方法，即深度包检测(deep packetinspection,dpi)，无法应用于加密后的流量。此外，面临日益增长的网络复杂性时，模型必须能够同时处理多种分类任务，因此，如何在多样化的加密流量中捕获隐式且鲁棒的模式，并支持准确的多任务流量分类，成为确保网络安全性和有效管理的关键所在。
2、近年来，预训练模型如bert、gpt和resnet在自然语言处理(nlp)和计算机视觉(cv)等领域取得了突破性的进展。这些模型之所以强大，主要是因为它们能够利...
【技术保护点】
1.一种多任务学习网络流量分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种多任务学习网络流量分类方法，其特征在于，所述步骤S1：收集流量数据集，并对所述流量数据集进行预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种多任务学习网络流量分类方法，其特征在于，所述流量数据集采用ISCXVPN-nonVPN真实数据集，
4.根据权利要求1所述的一种多任务学习网络流量分类方法，其特征在于，所述步骤S2：构建网络架构具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种多任务学习网络流量分类方法，其特征在于，所述步骤S2：构建...
【技术特征摘要】
1.一种多任务学习网络流量分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种多任务学习网络流量分类方法，其特征在于，所述步骤s1：收集流量数据集，并对所述流量数据集进行预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种多任务学习网络流量分类方法，其特征在于，所述流量数据集采用iscxvpn-nonvpn真实数据集，
4.根据权利要求1所述的一种多任务学习网络流量分类方法，其特征在于，所述步骤s2：构建网络架构具体包括：
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘元睿，孙丽艳，李博涵，桑钰超，
申请(专利权)人：北京神舟航天软件技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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