[發(fā)明專利]一種基于非因果時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加密流量分類方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011526821.0
• 申請(qǐng)日: 2020-12-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112686287A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陸菲菲;張魯飛;濮小川;陳浩;吳東;孫茹君;曾明勇;王宇;李祥;錢磊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 無(wú)錫江南計(jì)算技術(shù)研究所
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04L29/06
• 代理公司: 蘇州創(chuàng)元專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 32103
• 代理人: 王健

1.一種基于非因果時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加密流量分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行預(yù)處理，形成以會(huì)話為單位切分的流量數(shù)據(jù)，具體包括以下步驟：

步驟1.1：網(wǎng)絡(luò)流量切分：每個(gè)網(wǎng)絡(luò)流由多個(gè)數(shù)據(jù)包組成，具有相同五元組信息（源IP、目的IP、源端口、目的端口）的數(shù)據(jù)包能夠唯一標(biāo)識(shí)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流，依據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)，將具有不同協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)流量以會(huì)話為單位切分為若干個(gè)會(huì)話流，每個(gè)會(huì)話流視為一條數(shù)據(jù)樣本；

步驟1.2：統(tǒng)一數(shù)據(jù)包的長(zhǎng)度：提取每個(gè)流量樣本的前n個(gè)數(shù)據(jù)包，若流量樣本長(zhǎng)度不足則在末尾補(bǔ)全0數(shù)據(jù)包；提取每個(gè)數(shù)據(jù)包的前l(fā)字節(jié)的數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度不足則在末尾補(bǔ)0，對(duì)每字節(jié)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行m比特的one-hot編碼，將每個(gè)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)換為l×m的二維數(shù)據(jù)；

步驟1.3：格式轉(zhuǎn)換：將步驟1.2中處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為IDX格式的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；

步驟2：構(gòu)建基于非因果時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型：

所述基于非因果時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型包括若干個(gè)非因果卷積殘差塊、全連接層和用于輸出分類結(jié)果的Softmax分類器層；

所述非因果卷積殘差塊由兩層空洞卷積構(gòu)成，每個(gè)空洞卷積層的填充長(zhǎng)度由該層的卷積核的作用域決定，使得卷積后輸出序列長(zhǎng)度與輸入長(zhǎng)度保持一致；

在每個(gè)空洞卷積層后連接權(quán)重歸一化層和激活層，并使用ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)；

在跨越連接中，使用1*1卷積確保輸入進(jìn)行跨越后可以與經(jīng)過(guò)卷積后的輸出通道數(shù)相同；

最后，將若干殘差塊堆疊組合后連接全連接層和分類層。

2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非因果時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加密流量分類方法，其特征在于：步驟1.3中，還可以將每個(gè)會(huì)話流轉(zhuǎn)換成PNG圖片格式，其中，網(wǎng)絡(luò)流量中的字節(jié)取值范圍是[0, 255]，每個(gè)字節(jié)視為一個(gè)像素點(diǎn)，將網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為灰度圖，生成PNG格式數(shù)據(jù)。