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| 基于LSTM的DAE加密流量识别 | |
| 引用本文： | 闫金蓥,王海珍.基于LSTM的DAE加密流量识别[J].高师理科学刊,2024(2):42-47. |
| 作者姓名： | 闫金蓥 王海珍 |
| 作者单位： | 齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院 |
| 基金项目： | 黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目（145209126）； |
| 摘 要： | 随着虚拟专用网（VPN）技术的广泛应用，实时VPN流量识别已成为网络管理和安全维护中越来越重要的任务．加密流量使得从原始流量中提取特征变得极具挑战性，现有的VPN流量识别方法通常存在高维数据特征提取困难的问题．提出了一种在DAE(Denoising Auto-Encoder，降噪自编码器)的网络结构基础上加入了LSTM(Long ShortTermMemory，长短时记忆)的模型，将深度学习相关技术融入加密流量识别技术之中，使一直存在的难以处理高维数据以及特征提取等问题得到解决． |
| 关 键 词： | 降噪自编码器 加密流量识别 长短时记忆网络 |