共 5 条
基于堆栈式自动编码器的加密流量识别方法
被引:22
作者:
王攀
[1
]
陈雪娇
[2
]
机构:
[1] 南京邮电大学现代邮政学院
[2] 南京信息职业技术学院通信学院
来源:
关键词:
加密流量识别;
深度学习;
堆栈式自动编码器;
流量分类;
多层感知机;
卷积神经网络;
D O I:
10.19678/j.issn.1000-3428.0052059
中图分类号:
TP393.06 [];
TN762 [编码器];
学科分类号:
摘要:
基于浅层机器学习的加密流量识别方法准确率偏低,在特征提取和选择方面耗时耗力。为此,提出一种基于堆栈式自动编码器(SAE)的加密流量识别方法。该方法利用SAE的无监督特性及在数据降维等方面的优势,结合多层感知机(MLP)的有监督分类学习,实现对加密应用流量的准确识别。考虑到样本数据集的类别不平衡性对分类精度的影响,采用SMOTE过抽样方法对不平衡数据集进行处理。实验结果表明,该方法各项性能指标均优于MLP加密流量识别方法,识别精确度和召回率以及F1-Score均可达到99%。
引用
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