公开(公告)号：CN116319583A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310207576.4

申请日：2023-03-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 段思睿 ,  张弦 ,  余翔 ,  庞育才 ,  肖云鹏 ,  王蓉

IPC: H04L47/2441 ,  H04L9/40 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于计算机人工智能领域，具体涉及一种基于GCNN和MoE的加密网络流量分类方法，包括：将一段时间内的移动应用程序的流量数据划分为多个长度相同的流量块；将流量块转换为具有节点特征和边缘权重的图数据集；构建基于图卷积神经网络GCNN和混合专家系统的移动应用程序的加密网络流量分类模型，并对该模型进行训练；将待测数据的图数据集输入加密网络流量分类模型，得到分类结果；本发明实现了更高的分类性能，解决了传统机器学习方法和传统CNN、RNN等神经网络模型分类精确度不高及性能较差等问题。