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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，具体为基于数据包头的网络加密流量分类方法及系统，获取原始网络流量，分离出数据包的头部信息，经预处理后转换为结构化数据，并基于训练完毕的加密流量分类模型，得到数据包分类结果；基于训练完毕的加密流量分类模型，得到数据包分类结果的具体过程为：提取结构化数据中，每个特征的重要程度，将不同的特征与相应的重要程度相乘，得到特征重标定后的结构化数据，基于特征重标定后的结构化数据得到分类结果。以特征重标定与长短期记忆网络组合的方式对加密流量进行分类，数据包头部的每个特征和模型的权重参数是能够对应起来，既能够提高模型的分类性能还有利于后续对的优化和改进。
主权项：1.基于数据包头的网络加密流量分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始网络流量数据，分离出数据包的头部信息，经预处理后转换为结构化数据，具体为：基于数据包的头部信息进行补长和对齐，将其转换为基于位、字节或协议字段的结构化数据，并进行归一化；得到的结构化数据基于训练完毕的加密流量分类模型，得到数据包分类结果；其中，基于训练完毕的加密流量分类模型，得到数据包分类结果的具体过程为，提取结构化数据中，每个特征的重要程度，将不同的特征与相应的重要程度相乘，得到特征重标定后的结构化数据；基于特征重标定后的结构化数据得到分类结果，具体为：特征重标定后的基于位、字节和协议字段的三种结构化数据，分别输入到LSTM网络中进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于数据包头的网络加密流量分类方法及系统
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