| 基于时空融合异质图神经网络的加密流量分类方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1248 K | |
| 標簽： 加密流量分类 图神经网络 时空特征融合 | |
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| 文檔介紹：针对现有图神经网络加密流量分类模型对图结构质量高度敏感、未区分数据包头部与载荷功能差异，导致分类精度受限的问题，提出一种基于时空融合异质图神经网络的加密流量分类方法。该方法基于点间互信息构建字节级异质图，通过图采样与聚合网络提取拓扑特征，结合双向长短期记忆网络捕捉流量时序规律，设计交叉门控机制实现特征自适应融合。在ISCX TornonTor公开数据集上的实验结果表明，该方法分类准确率达91.35%，综合性能优于主流基线模型，可为加密流量精细化管控提供支撑。 | |
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