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基于堆栈式自动编码器的加密流量识别方法
被引量：
20
1
作者
王攀
陈雪娇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期140-147,153,共9页
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...
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%。
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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
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题名
基于堆栈式自动编码器的加密流量识别方法
被引量：
20
1
作者
王攀
陈雪娇
机构
南京邮电大学现代邮政学院
南京信息职业技术学院通信学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期140-147,153,共9页
基金
江苏高校品牌专业建设工程项目(PPZY2015A092)
文摘
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%。
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
Keywords
encrypted traffic identification
deep learning
Stacked Autoencoder(SAE)
traffic classification
Multilayer Perceptron(MLP)
Convolutional Neural Network(CNN)
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于堆栈式自动编码器的加密流量识别方法
王攀
陈雪娇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
20
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