10.19678/j.issn.1000-3428.0052059
基于堆栈式自动编码器的加密流量识别方法
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%.
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
44
TP302(计算技术、计算机技术)
江苏高校品牌专业建设工程项目PPZY2015A092
2019-01-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
140-147,153