基于结构化状态空间对偶模型的加密网络流量分类方法

本发明公开了网络信息安全技术领域的一种基于结构化状态空间对偶模型的加密网络流量分类方法，旨在解决加密网络流量分类的优化问题。方法包括：获取加密网络流量中的pcap数据包；提取流量包中的分层流信息并生成步幅序列；将步幅序列输入预训练的加密网络流量分类模型，输出分类结果；加密网络流量分类模型的训练包括：使用掩码自编码器对未标记数据进行自监督预训练，学习流量数据的通用表示；替换模型解码器为多层感知器头部，利用标记数据进行微调优化。本发明在保持低GPU内存使用的同时，提高推理速度，有利于更加高效、有效的实现加密流量分类。