雙分支多階段時空特征融合的加密流量分類方法

摘要： 針對當前加密流量識別分類研究對時空特征提取不充分以及網絡架構引起特征信息損失的情況，該文提出了一種基于雙分支多階段時空特征融合（DBMS-SFF）的加密流量識別分類方法．本方法聚焦于加密流量的“字節(jié)-數據包-會話流”層次結構特點，設計兩個并行的網絡分支進行特征提取，分支一采用門控循環(huán)神經網絡（GRU）及其變種BiGRU分別提取數據包內部相鄰字節(jié)、相鄰數據包之間的時序特征，并在此... （共7頁）