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申请/专利权人:新疆大学
摘要:本发明为基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法。基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法,包括以下步骤:1数据预处理:对原始流量数据进行预处理;2将预处理后的数据生成流关系图FIG;3基于深度神经网络的特征自动提取,得到网络流的空间和时序特征;4将所述的空间和时序特征在节点之间传播、更新后,用平均池化法对流节点的特征进行聚合,再进行分类,最终输出标签。本发明所述的基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法,减轻了概念漂移的问题,同时提高了整体的有效性、鲁棒性以及准确率。
主权项:1.基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法,其特征在于,包括以下步骤:1对原始流量数据进行预处理;2将预处理后的数据生成流关系图FIG;3基于深度神经网络的特征自动提取,得到网络流的空间和时序特征;4将所述的空间和时序特征在节点之间传播、更新后,用平均池化法对流节点的特征进行聚合,再进行分类,最终输出标签。
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权利要求:
百度查询: 新疆大学 基于流信息图及时空特征融合增强的Tor加密流量分类方法
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