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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合学习的HTTP2页面访问流量识别方法，该方法首先对目标HTTP2站点在典型用户交互过程中产生的主页访问流量以及资源响应流量进行采集；对流量数据进行预处理后得到完整的TCP流；一方面使用自编码网络捕获主页访问流量的内容分布规则特征，另一方面使用递归神经网络识别资源响应流量的主体资源类别；进一步将内容分布规则特征和主体资源类别特征进行融合拼接，输入到卷积神经网络模型中，得到站点页面识别结果。本发明利用多条数据流作为指纹提取的基本单位，通过深度学习方法对不同类型数据流进行特征提取，并融合多特征对目标站点进行充分表征，从而提高HTTP2页面访问流量的识别精度。
主权项：1.一种基于多特征融合学习的HTTP2页面访问流量识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采集目标HTTP2站点在典型用户交互过程中产生的主页访问流量以及资源响应流量；步骤2，对流量数据进行预处理操作后得到完整的TCP流；步骤3，使用自编码网络捕获主页访问流量的内容分布规则特征；步骤4，使用递归神经网络识别资源响应流量传输的主体资源类别；步骤5，将内容分布特征向量和主体资源特征向量进行融合拼接，输入卷积神经网络得到HTTP2页面流量结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于多特征融合学习的HTTP/2页面访问流量识别方法
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