【摘 要】
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随着互联网及各种在线应用的快速增长,加密流量在网络传输中的比重越来越大,这给流量识别带来了巨大的挑战。文中提出一种基于CNN(卷积神经网络)的加密流量识别方法,相比传统
【机 构】
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南京信息职业技术学院通信学院,戴顿大学电子与计算机工程系,南京邮电大学现代邮政学院
【基金项目】
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2017年江苏省高校优秀中青年教师和校长境外研修项目;江苏高校品牌专业建设工程(PPZY2015A092)资助项目
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随着互联网及各种在线应用的快速增长,加密流量在网络传输中的比重越来越大,这给流量识别带来了巨大的挑战。文中提出一种基于CNN(卷积神经网络)的加密流量识别方法,相比传统的机器学习方法,CNN这一深度学习方法具有识别准确性高、无需人工选择特征的特点。文中选择ISCX数据集中的加密流量作为训练和测试样本,通过将流量样本预处理成为分组净荷字节矩阵(Packet Payload Byte Matrix),采用softmax做分类器,实现加密流量的识别和分类。实验表明,识别准确率可以达到98%以上。
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