一种众测环境中基于改进CNN和ET-Bert的加密流量识别方案

本发明涉及网络流量分析、深度学习和众测环境保护领域，具体是一种众测环境中基于改进CNN(Pro‑CNN)和ET‑Bert的加密流量识别方法。该方法通过结合CNN进行局部特征提取和ET‑Bert中Transformer架构进行全局依赖关系捕捉，提供了更高的分类准确率和更强的泛化能力，有效应对复杂的加密流量分类任务，及时检测和防范恶意攻击，保护软件系统和用户数据的安全。