典型文献
一种端到端的加密流量多分类粗粒度融合算法
文献摘要：
网络流量分类在网络安全领域发挥着重要作用,广泛应用于网络异常行为检测、网络入侵检测等研究及应用领域.随着网络加密技术的广泛使用,基于表征学习的深度学习方法由于其自动提取特征的特性,在加密流量分类领域取得了不错的性能表现.在表征学习的基础上,针对加密流量分类,提出了一种端到端的多分类粗粒度融合算法.在ISCX VPN-nonVPN数据集上的实验结果表明,所提算法与同类算法相比有更好的流量分类性能表现以及更快的收敛速度.
文献关键词：
加密流量;流量分类;多分类;端到端;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
唐晋;程永新;卜君健;廖竣锴
作者机构：
中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都 610041;电子科技大学,四川成都 610054
文献出处：
引用格式：
[1]唐晋;程永新;卜君健;廖竣锴-.一种端到端的加密流量多分类粗粒度融合算法)[J].通信技术,2022(11):1484-1491
A类：
B类：
端到端,多分类,粗粒度,融合算法,网络流量分类,安全领域,网络异常,异常行为检测,网络入侵检测,研究及应用,加密技术,表征学习,深度学习方法,自动提取,提取特征,加密流量分类,不错,ISCX,nonVPN,分类性能,收敛速度
AB值：
0.321003
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
