【摘 要】
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针对当前加密流量识别分类研究对时空特征提取不充分以及网络架构引起特征信息损失的情况，该文提出了一种基于双分支多阶段时空特征融合（DBMS-SFF）的加密流量识别分类方法.本方法聚焦于加密流量的“字节-数据包-会话流”层次结构特点，设计两个并行的网络分支进行特征提取，分支一采用门控循环神经网络（GRU）及其变种BiGRU分别提取数据包内部相邻字节、相邻数据包之间的时序特征，并在此基础上利用多头注意力
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB2102001）资助；
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针对当前加密流量识别分类研究对时空特征提取不充分以及网络架构引起特征信息损失的情况，该文提出了一种基于双分支多阶段时空特征融合（DBMS-SFF）的加密流量识别分类方法.本方法聚焦于加密流量的“字节-数据包-会话流”层次结构特点，设计两个并行的网络分支进行特征提取，分支一采用门控循环神经网络（GRU）及其变种BiGRU分别提取数据包内部相邻字节、相邻数据包之间的时序特征，并在此基础上利用多头注意力机制赋予关键特征更大的权重.分支二使用异于常规感受野的方式，利用不规则大小卷积核组成的多尺度卷积神经网络（CNN）作用于流的“字节-数据包”两个阶段对空间信息进行表征.在公开数据集上ISCXVPN-nonVPN2016实验表明，本方法的模型总体准确率为97.6%，平均F1得分值97.5%，均显著高于对比的模型.
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