基于KAN的加密流量分类模型训练方法、加密流量分类方法和系统

本发明属于流量分类领域，具体涉及一种基于KAN的加密流量分类模型训练方法、加密流量分类方法和系统。本发明提出了一种基于KAN的加密流量分类模型训练方法，其步骤包括：获取加密流量，将所述加密流量转换为灰度图像；获取ResNet架构，将所述ResNet架构中第一个残差块之前的卷积层替换为KAN卷积层，将所述ResNet架构中最后一个残差块之后的全连接层替换为KAN层，得到KAN‑ResNet模型；所述KAN卷积层中所有卷积核的权重为可学习的非线性函数；所述KAN层为可学习的一维函数作为权重参数的全连接层；将所述灰度图像输入所述KAN‑ResNet模型进行训练，得到训练好的加密流量分类模型。本发明设计了基于KAN实现的KAN层和KAN卷积层，实现了更高性能的权值共享机制。