一种面向超大规模流量的高效开集加密流量识别方法

一种面向超大规模流量的高效开集加密流量识别方法，涉及数据安全技术领域，解决了现有技术在资源效率、特征表达和开集识别方面的不足的技术问题，包括：S1.输入网络流量数据集，通过PCA降维算法生成最优维度的降维数据；S2.将最优维度的降维数据输入改进的MobileNetV3模型，结合改进的SE注意力机制、Dense连接和残差连接的复合结构，提取特征并输出分类结果；S3.使用基于置信度的开集识别算法判定分类结果是否属于已知类别、漂移样本或未知类别；S4.若分类结果为漂移样本或未知类别，启动基于知识蒸馏的增量学习，更新改进的MobileNetV3模型的参数并保留旧知识。本发明能够有效提升网络安全防护能力。