基于注意力時間卷積網(wǎng)絡(luò)的加密流量分類
應(yīng)用科學(xué)學(xué)報
頁數(shù): 14 2024-07-30
摘要: 針對目前大多數(shù)加密流量分類方法忽略了流量的時序特性和所用模型的效率等問題,提出了一種基于注意力時間卷積網(wǎng)絡(luò)(attention temporal convolutional network,ATCN)的高效分類方法。該方法首先將流量的內(nèi)容信息與時序信息共同嵌入模型,增強(qiáng)加密流量的表征;然后利用時間卷積網(wǎng)絡(luò)并行捕獲有效特征以增加訓(xùn)練速度;最后引入注意力機(jī)制建立動態(tài)特征匯聚,實(shí)現(xiàn)模...