基于图自适应卷积神经网络的DApp加密流量分类方法及装置

本发明公开了基于图自适应卷积神经网络的DApp加密流量分类方法和装置，方法包括：加密流量预处理；流量拓扑图构造；构建图自适应卷积神经网络模型ModelACNN，对其进行训练，获得训练后的图自适应卷积神经网络模型；利用训练后的图自适应卷积神经网络模型进行加密流量分类：将待分类加密流量进行预处理，并生成流量拓扑图，将生成的流量拓扑图输入到训练后的图自适应卷积神经网络模型，使用全连接层将图全局聚合特征hG映射到一个新的潜在空间HG，使用softmax函数得到预测概率向量yic，并获得分类结果；本发明提供的方法分类准确率达到99.4％，比现有方法提高了5％。