【摘 要】
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随着流量加密技术的不断发展,加密流量已逐渐取代非加密流量成为当前网络环境的主流,其在保护用户隐私的同时,也常被各种恶意软件用来规避传统的基于端口或载荷关键字的入侵
【机 构】
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信息工程大学网络空间安全学院,数学工程与先进计算国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划前沿科技创新专项基金(2019QY1300)
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随着流量加密技术的不断发展,加密流量已逐渐取代非加密流量成为当前网络环境的主流,其在保护用户隐私的同时,也常被各种恶意软件用来规避传统的基于端口或载荷关键字的入侵检测系统的防御,给网络安全带来了严重威胁。针对常规识别方法的局限性,研究人员尝试利用人工智能的方法来识别加密流量的应用类型,但现有研究对加密流量的特征信息的利用不够充分,导致相关方法在实际复杂的网络环境中表现不佳。为此,提出了一种基于Attention-CNN的加密流量识别方法,在加密流量数据初步特征提取的基础上,使用BiLSTM+Attenti
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