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摘要
流量分类问题对于网络资源管理和安全非常重要。然而用户流量经常被加密处理,为流量分类问题带来极大的挑战。为此,提出一种新型的时间序列特征提取方法,用于解决加密应用程序流量分类问题。该方法通过分析数据包的空序列,提取加密网络流量的关键行为特征,并结合自注意力机制的长短时记忆网络来训练并对流量进行分类。为了评估方法的有效性,在公开网络数据集ISCXVPN2016上进行了详细的实验。结果表明,此方法能够显著提高识别加密应用程序流量的准确性和计算效率。
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单位天津大学; 国家电网有限公司
