典型文献
面向SSL VPN加密流量的识别方法
文献摘要：
SSL VPN流量常常被一些非法应用利用,来绕过防火墙等安全设施的检测.因此,对SSL VPN加密流量的有效识别对网络信息安全具有重要意义.针对此,提出了一种基于Bit级DPI和深度学习的SSL VPN加密流量识别方法,所提方法分为两个步骤:利用Bit级DPI指纹生成技术识别SSL流量,缩小识别范围;再利用基于注意力机制的改进的CNN网络流量识别模型识别SSL VPN流量.该方法不仅有效解决了传统SSL加密流量指纹识别方法存在的漏识别率较高的问题,同时改进后的深度学习模型能提取网络流量中具有非常显著性的细粒度的特征,从而更加有效地捕捉网络流量中存在的依赖性.实验结果表明,该方法较现有的模型对SSL VPN加密流量的识别效果提高了6％以上.
文献关键词：
SSL VPN;指纹识别;深度学习;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
王宇航;姜文刚;翟江涛;史正爽
作者机构：
江苏科技大学 电子信息学院,江苏 镇江 212003;南京信息工程大学 智能网络与信息系统研究院,南京 210000;爱丁堡大学 信息学研究院,爱丁堡 EH89YL
文献出处：
引用格式：
[1]王宇航;姜文刚;翟江涛;史正爽-.面向SSL VPN加密流量的识别方法)[J].计算机工程与应用,2022(01):143-151
A类：
B类：
SSL,VPN,绕过,防火墙,安全设施,网络信息安全,Bit,DPI,加密流量识别,生成技术,技术识别,注意力机制,网络流量,识别模型,模型识别,指纹识别,识别率,深度学习模型,细粒度
AB值：
0.245082
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