基于機(jī)器學(xué)習(xí)的匿名流量分類方法研究

摘要： 匿名通信工具在進(jìn)行用戶隱私保護(hù)的同時(shí)也為違法犯罪提供了便利,使得網(wǎng)絡(luò)環(huán)境凈化與監(jiān)管愈發(fā)困難。對(duì)匿名網(wǎng)絡(luò)信息交換產(chǎn)生的匿名流量進(jìn)行分類可以細(xì)化網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管范圍。文章針對(duì)現(xiàn)有匿名流量分類方法存在流量分類粒度不細(xì)致和應(yīng)用層匿名流量分類準(zhǔn)確率偏低等問題,提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的匿名流量分類方法。該方法包括基于自動(dòng)編碼器和隨機(jī)森林的特征提取模型以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和XGBoost的匿名流量多分...