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一种端到端的加密流量多分类粗粒度融合算法

唐晋 程永新 卜君健 廖竣锴

中国电子科技集团公司第三十研究所 电子科技大学

网络流量分类在网络安全领域发挥着重要作用，广泛应用于网络异常行为检测、网络入侵检测等研究及应用领域。随着网络加密技术的广泛使用，基于表征学习的深度学习方法由于其自动提取特征的特性，在加密流量分类领域取得了不错的性能表现。在表征学习的基础上，针对加密流量分类，提出了一种端到端的多分类粗粒度融合算法。在ISCX VPN-nonVPN数据集上的实验结果表明，所提算法与同类算法相比有更好的流量分类性能表现以及更快的收敛速度。
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【栏　目】 安全与保密
【分　类】 工程技术
【关键词】 加密流量 流量分类 多分类 端到端 深度学习
【出　处】 《通信技术》2022年11期 第1484-1491页 （共8页）
【基　金】 四川省科学技术厅项目（2021JDTD0027）~~

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通信技术（2022年11期）

导出/参考文献
[1]唐晋，程永新，卜君健，廖竣锴. 一种端到端的加密流量多分类粗粒度融合算法[J]. 通信技术 . 2022(11): 1484-1491.

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