发明专利 已授权

一种基于四元数卷积神经网络的加密流量识别方法及装置

📄 申请号:CN202311016642.6 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2023-08-14
公开号
CN116743506B
公开日
2023-11-21
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

网络安全监控, 网络入侵检测, 网络流量管理, 网络异常检测

摘要

本发明公开了一种基于四元数卷积神经网络的加密流量识别方法及装置。所述方法包括:采集数据;对数据进行预处理;提取每条流中指定数量数据包的负载长度、到达时间间隔、方向和传输协议四个特征并进行归一化;在四元数空间中嵌入归一化数据表示成四元数矩阵形式;将四元数矩阵送入四元数卷积神经网络模型,获得加密流量识别结果,其中四元数卷积神经网络模型将输入数据和卷积核均扩展为四元数,利用四元数性质进行前向传播进行训练。本发明将流量识别输入由灰度图的形式转换成四元数的形式,在四元数的数学框架下将传统标量卷积神经网络拓展为超复数卷积神经网络,结合各特征通道之间的相关性使得加密流量的特征描述更精确,分类也更为准确。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20231121
✅ 授权
20230929
?? 实质审查的生效 :
20230912
📄 公开

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