基于聯(lián)邦學習的加密流量分析研究
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>1649 K
標簽： 加密流量 聯(lián)邦學習 網絡安全
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文檔介紹：當今信息化時代背景下，加密流量呈爆炸式增長，其在保障了信息傳輸?shù)陌踩缘耐瑫r，也給了不法分子可乘之機，對流量的分類、識別提出了前所未有的挑戰(zhàn)，盡管傳統(tǒng)的基于規(guī)則的識別方法和流級行為特征等方案能實現(xiàn)較高準確率的分類、識別，但在數(shù)據(jù)隱私和安全方面仍有待提升。著重研究基于聯(lián)邦學習技術的網絡加密流量識別系統(tǒng)，針對使用SSL/TLS進行加密的流量特征，提出了一種高效加密流量識別模型，主要通過特征提取和模型訓練來實現(xiàn)對加密流量的準確分類，可以在不接觸原始數(shù)據(jù)的前提下，進行信息共享和模型訓練，通過加權平均策略獲得準確的加密流量分析模型，有效監(jiān)測夾雜在海量數(shù)據(jù)中的高危流量。在加密數(shù)據(jù)集上的實驗有效驗證了該方法的可行性。
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