传统方法在处理不平衡的海量高维数据时存在特征提取困难、检测率低的问题。对此，提出一种先使用基于遗传染色体理论的数据合成过采样技术(NEDIL)平衡原始数据集，再利用基于注意力机制的双向GRU网络流量识别模型识别SSL VPN流量的方法。不仅解决了样本不平衡造成的模型拟合问题，同时能够增强关键特征的区分度，解决一般识别模型无法区分时间序列数据重要程度的差异性的问题。对比实验结果表明，该方法在公开的流量数据集上取得了比当前典型方法更好的识别精度，实现了整体高于92%的应用识别准确度。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
