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公开(公告)号：CN116451138A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310475221.3
申请日：2023-04-27
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/241 , H04L9/40 , H04L47/2441
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态学习的加密流量分类方法、装置及存储介质，涉及计算机网络管理技术领域，其中方法包括：采集目标加密流量数据，并通过流量划分和数据清洗获得有效会话；提取有效会话的异构信息，构建由内容矩阵和时序矩阵组成的多模态数据集；利用层级注意力网络依次从数据包级别到会话级别提取内容模态特征；利用时序循环网络提取不同粒度的时序模态特征；基于多模态融合网络对内容模态特征和时序模态特征进行融合，并采用高速网络提取高层多模态特征；基于高层多模态特征，通过输出层输出流量分类概率，实现加密流量分类。与现有技术相比，本发明具有充分考虑层级结构和时序关联特性、提高了针对加密流量数据的分类准确性等优点。
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