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(dāng)前加密流量識別分類研究對時空特征提取不充分以及網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)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(shù)據(jù)包-會話流”層次結(jié)構(gòu)特點，設(shè)計兩個并行的網(wǎng)絡(luò)分支進(jìn)行特征提取，分支一采用門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRU）及其變種BiGRU分別提取數(shù)據(jù)包內(nèi)部相鄰字節(jié)、相鄰數(shù)據(jù)包之間的時序特征，并在此... （共7頁）