公开(公告)号：CN116051883A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211584055.2

申请日：2022-12-09

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 孙广路 ,  何莎莎 ,  王旭辉

IPC: G06V10/764 ,  G06T5/00 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于CNN‑Transformer混合架构的网络流量分类方法，属于网络流量分类技术领域。包括以下步骤：S1.获取加密流量数据，并进行预处理，得到处理后的流量数据；S2.将处理后的流量数据按照二进制形式转化为灰度图片；S3.将生成的流量图进行数据增强；S4.构建基于CNN‑Transformer的混合模型Next‑ViT；S5.训练混合模型Next‑ViT，得到训练好的分类模型；S6.将灰度图片作为分类模型的输入，输出加密网络流量类别。解决不能捕获复杂模式下互联网流量，导致准确性下降；手动提取特征、耗时大且存在大量无标注的数据集的问题。本发明提高了网络流量分类的效率和分类的准确度。