典型文献
基于聚合残差网络的加密流量分类方法
文献摘要：
互联网在线应用的迅速发展,使网络中加密流量的数量激增,复杂性增大,这对加密流量的分类问题提出了严峻的挑战.为此,提出一种基于聚合残差网络的加密流量分类方法,该方法使用的模型结合了分组卷积、特征聚合的结构以及残差网络的跳接思想,并充分发挥了一维卷积神经网络在处理一维数据时的优势,实现对加密流量的准确分类.对公开数据集"ICSX VPN-nonVPN"中12种不同类型的流量进行分类的准确率达到了98.1％,在精确率、召回率和F1分数上的均值分别达到了98.2％、97.3％和0.977.
文献关键词：
加密流量分类;深度学习;卷积神经网络;残差网络;特征聚合
中图分类号：
作者姓名：
李毅聃;阮方鸣;陈润泽
作者机构：
贵州师范大学大数据与计算机科学学院,贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]李毅聃;阮方鸣;陈润泽-.基于聚合残差网络的加密流量分类方法)[J].现代计算机,2022(01):38-43,49
A类：
ICSX
B类：
聚合残差,残差网络,加密流量分类,分类方法,在线应用,激增,分类问题,分组卷积,特征聚合,一维卷积神经网络,公开数据集,nonVPN,精确率,召回率
AB值：
0.232053
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