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发明公开
一种基于深度学习的网络加密流量识别方法无效

公开(公告)号：CN113408707A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110758917.8

申请日：2021-07-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 杨明极 , 王政耀

IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , H04L29/06

Abstract: 一种基于深度学习的网络加密流量识别方法，属于深度学习的识别算法领域。特征工程存在流量特征提取和选择方而耗时耗力的问题。一种基于深度学习的网络加密流量识别方法，获取数据集；对数据集进行预处理；利用SMOTE算法平衡数据集得到数据样本流；对DenseNet模型进行训练，并利用训练好的模型自动进行特征提取；添加softmax层，对加密流量进行识别判断。本发明设计了在数据类别不平衡条件下的基于深度学习的加密流量识别模型，缩短特征识别所需时间。

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