基于深度学习的加密网络流量识别方法研究

吉庆兵; 陈江涛; 潘炜

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随着网络技术的快速发展以及TLS、SSL、SSH等加密技术在网络中的广泛使用,网络加密流量快速增长,加密俨然已经成为保护隐私的重要手段之一.但是,经过加密的流量在无意间也给网络安全带来了新的隐患.加密网络流量的分析识别可以有效防范恶意流量,对保证网络信息安全和维护网络正常运行具有重要实际意义.提出了一种基于深度学习的加密网络流量识别方法,并进行了实验验证,结果表明,该方法在14类网络应用的加密流量上的识别准确率为96.22％,能够满足实际需求.

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来源
《通信技术》 |2021年第1期|152-157|共6页
作者
吉庆兵; 陈江涛; 潘炜;
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作者单位

中国电子科技集团公司第三十研究所四川成都 610041;

西北工业大学网络空间安全学院陕西西安 710072;

西北工业大学计算机学院陕西西安710072;

西北工业大学计算机学院陕西西安710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
网络安全; 网络流量识别; 深度学习; 深度自编码器;

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