发明专利已授权

一种基于跨模态特征融合的多任务加密网络流量分类方法

📄 申请号：CN202111431314.3 📄 发布日：2026/08/26

著录项目信息

申请日

2021-11-29

公开号

CN114358118A

公开日

2022-04-15

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

加密流量分类加密流量分类跨模态特征融合多任务学习

应用场景

网络安全监控, 加密流量分析, 入侵检测, 异常流量识别, 网络管理

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摘要

本发明公开了一种基于跨模态特征融合的多任务加密网络流量分类方法，包括：获取待识别的原始流量；预处理原始流量，并获得其格式化样本；将格式化样本输入至训练完成后的基于特征融合技术的多模态多任务深度神经网络，得到对于每个任务对应的预测向量；取其中最大的值对应的分类作为加密流量在该任务上最终的分类标签。本发明能实现对流量特征的自动提取、融合，并根据融合后的结果做出多任务预测；具有通用性；实现包级别和流级别统计特征和有效载荷的融合；通过双路特征提取模块抽取每个数据包的有效载荷低阶的时序特征和全局统计特征，并用全局统计特征指导对有效载荷时序特征的进一步提取；改善了特征提取的效果，具有更好的分类效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于轻量级深度学习网络的手写字母识别方法

当前第 / 件

一种基于区域划分的非均匀光照彩色图像校正方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

G06K9_00 G06K9_20 G06K9_22 G06K9_24 G06K9_32 G06K9_34 G06K9_36 G06K9_38 G06K9_40 G06K9_42 G06K9_44 G06K9_46 G06K9_62 G06K9_66 G06K9_68 G06K9_72 覆盖16个领域

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