基于注意力時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)的加密流量分類

摘要： 針對(duì)目前大多數(shù)加密流量分類方法忽略了流量的時(shí)序特性和所用模型的效率等問題，提出了一種基于注意力時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（attention temporal convolutional network,ATCN）的高效分類方法。該方法首先將流量的內(nèi)容信息與時(shí)序信息共同嵌入模型，增強(qiáng)加密流量的表征；然后利用時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)并行捕獲有效特征以增加訓(xùn)練速度；最后引入注意力機(jī)制建立動(dòng)態(tài)特征匯聚，實(shí)現(xiàn)模... （共14頁）