基于深度學(xué)習(xí)的SSL VPN加密流量的分類識(shí)別

摘要： 隨著虛擬專用網(wǎng)技術(shù)的廣泛使用，VPN加密流量的分類識(shí)別對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全管理的重要性愈發(fā)明顯，而傳統(tǒng)流量分類技術(shù)在提取特征和關(guān)鍵協(xié)議字段時(shí)效率較低.因此，本文提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，用以實(shí)現(xiàn)SSL VPN加密流量的分類識(shí)別，并減少特征工程中的人力成本.首先，將流量區(qū)分為VPN加密流量和非VPN加密流量，并且確定出這兩類流量所屬的服務(wù)類型；然后對(duì)所有流量進(jìn)行分類，識(shí)別出...