公开(公告)号：CN118573634A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410361154.7

申请日：2024-03-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 程光 ,  苏心玥 ,  张意飞

IPC: H04L47/2441 ,  H04L9/40 ,  H04L12/46 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的VPN隧道流量业务识别系统，旨在提高加密VPN流量中各种业务类型识别的准确性和效率，主要包括预处理模块、序列构建模块、模型训练模块和分类模块四个部分。首先，预处理模块对数据进行标准化、归一化及数据增强处理，以适配深度学习模型的输入需求。序列构建模块将原始VPN隧道流量转换为适合深度学习处理的序列或结构。模型训练模块通过结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)，并引入注意力机制，从处理过的数据中自动学习和提取有用的特征。最后，分类模块利用提取的特征，采用分类算法对业务类型进行识别和分类。通过深度学习技术，有效提升了加密VPN流量业务识别的准确率和处理效率，具有良好的应用前景。