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发明公开
一种基于多任务学习的加密流量分类系统、方法、计算机及存储介质审中-实审

公开(公告)号：CN115563533A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211166951.7

申请日：2022-09-23

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 孙广路 , 李叶光 , 黄凯

IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , H04L47/2441

Abstract: 本发明为提高加密流量分类模型的泛化能力，提出一种基于多任务学习的加密流量分类方法。本发明包括：将采集到的带标签的加密流量数据按双向流分割，每条双向流的数据作为一个训练样本；提取所述训练样本的时间序列特征，将其做为多任务分类模型的输入；设置多任务分类模型的辅助任务和主任务，并设计辅助任务的类别划分器，为每条流量数据添加对应的辅助任务标签；构建基于软参数共享机制的多任务分类模型；将所述训练样本的时间序列特征输入多任务分类模型，根据各个任务对应的标签同时训练多个任务，每个任务都有独立的输出。

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