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公开(公告)号：CN115567458A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211055973.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/2441 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于特征序列化的网络流量分类方法、装置及存储介质，该方法包括：获取网络流量包含的多条流数据中每个数据包的数据包特征，数据包特征包括包间时间和包大小；依据数据包特征的差别对多条流数据中数据包进行分类并构造数据包映射表，依据数据包映射表将流数据转化为预设长度的离散序列流量数据，每个数据包类别对应一个唯一ID，每个数据包类别包含多个数据包；将网络流量包含的多条流数据对应的离散序列流量数据输入到文本分类模型中，获得网络流量分类的结果作为输出，所述文本分类模型的类型为机器学习模型、多尺度卷积神经网络模型或基于特征转换器的自然语言处理模型中。本发明能够实现对加密网络流量的高效、准确的流量分类。
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