现代计算机2022，Vol.28Issue(1) ：38-43,49.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.01.006

基于聚合残差网络的加密流量分类方法

Encrypted Traffic Classification Method Based on Aggregation Residual Network

李毅聃 阮方鸣 陈润泽
现代计算机2022，Vol.28Issue(1) ：38-43,49.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.01.006
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基于聚合残差网络的加密流量分类方法

Encrypted Traffic Classification Method Based on Aggregation Residual Network

李毅聃 1阮方鸣 1陈润泽1
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作者信息

  • 1. 贵州师范大学大数据与计算机科学学院,贵阳 550025
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摘要

互联网在线应用的迅速发展,使网络中加密流量的数量激增,复杂性增大,这对加密流量的分类问题提出了严峻的挑战.为此,提出一种基于聚合残差网络的加密流量分类方法,该方法使用的模型结合了分组卷积、特征聚合的结构以及残差网络的跳接思想,并充分发挥了一维卷积神经网络在处理一维数据时的优势,实现对加密流量的准确分类.对公开数据集"ICSX VPN-nonVPN"中12种不同类型的流量进行分类的准确率达到了98.1％,在精确率、召回率和F1分数上的均值分别达到了98.2％、97.3％和0.977.

关键词

加密流量分类/深度学习/卷积神经网络/残差网络/特征聚合

引用本文复制引用

基金项目

贵州省静电与电磁防护科技创新人才团队项目(黔科合平台人才[2017]5653)

刘尚合院士专家工作站静电研究基金(BOIMTLSHJD20161004)

出版年

2022
现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
被引量2
参考文献量9
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