[發明專利]加密流量的分類方法與裝置以及電子設備

在審

• 申請號: 202110922659.2
• 申請日: 2021-08-11
• 公開（公告）號: CN113822331A
• 公開（公告）日: 2021-12-21
• 發明（設計）人: 徐國愛;王晨宇;徐國勝;毛江漢
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;H04L29/06
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 朱智勇

1.一種加密流量的分類方法，包括：

通過從所述加密流量中解析多個數據包，得到所述加密流量的第一空間特征和第一時間特征；

通過使用空洞卷積的殘差網絡對所述第一空間特征進行處理，得到第二空間特征；

通過循環神經網絡對所述第一時間特征進行處理，得到第二時間特征；

通過第三神經網絡，將所述第二空間特征與所述第二時間特征融合以得到融合特征，并基于所述融合特征對所述加密流量進行分類。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，通過所述循環神經網絡對所述第一時間特征進行處理包括：

通過雙向門控循環單元BiGRU對所述第一時間特征進行處理。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，通過所述循環神經網絡對所述第一時間特征進行處理包括：

通過長短期記憶LSTM神經網絡對所述第一時間特征進行處理。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其中，通過使用空洞卷積的殘差網絡對所述第一空間特征進行處理包括：

通過使用空洞卷積的ResNet-18網絡對所述第一空間特征進行處理。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，在所述ResNet-18網絡的第四卷積層和第五卷積層中都使用所述空洞卷積。

6.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其中，所述第一空間特征包括所述加密流量中每個所述數據包的大小和方向，所述第一時間特征包括所述加密流量中所述數據包之間的時間間隔。

7.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其中，

所述第三神經網絡包括卷積神經網絡；

將所述第二空間特征與所述第二時間特征融合以得到所述融合特征包括：

通過所述卷積神經網絡的全連接層，將所述第二空間特征與所述第二時間特征融合以得到所述融合特征。

8.一種加密流量的分類裝置，包括：

提取模塊，被配置為通過從所述加密流量中解析多個數據包，得到所述加密流量的第一空間特征和第一時間特征；

第一處理模塊，被配置為通過使用空洞卷積的殘差網絡對所述第一空間特征進行處理，得到第二空間特征；

第二處理模塊，被配置為通過循環神經網絡對所述第一時間特征進行處理，得到第二時間特征；

分類模塊，被配置為通過第三神經網絡，將所述第二空間特征與所述第二時間特征融合以得到融合特征，并基于所述融合特征對所述加密流量進行分類。

9.根據權利要求8所述的裝置，其中，所述循環神經網絡包括雙向門控循環單元BiGRU。

10.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可由所述處理器執行的計算機程序，所述處理器在執行所述計算機程序時實現根據權利要求1至7中任意一項所述的方法。