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摘要
对于加密流量的精确化识别，现有的基于机器学习和基于图的解决方案需要人工进行特征选择或者精度较低.使用一种基于图神经网络的加密流量识别方法，通过将网络流量数据转换为图数据，保留了网络数据流的丰富表示，将网络流量分类问题转换为图分类问题.并设计了一个基于自注意力机制的图分类模型进行加密流量的分类.实验结果表明，该方法对基于安全套接层(secure socket layer, SSL)的虚拟专用网(virtual private network, VPN)加密流量具有较好的分类效果，分类准确率有较大提高.
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