面向多模态对抗扰动的智能流量分析鲁棒性认证方法

本申请涉及网络流量分析技术领域，特别涉及一种面向多模态对抗扰动的智能流量分析鲁棒性认证方法，其中，方法包括：对原始流量数据进行多次随机选择数据包序列，每次随机选择数据包序列后，根据选择的数据包序列生成平滑样本，根据平滑样本构建平滑样本集合；将平滑样本集合中的平滑样本处理为基分类器所需的数据形式，将处理后的平滑样本集合输入平滑分类器，平滑分类器输出平滑样本集合的分类输出结果；根据分类输出结果推导出相应的鲁棒半径。由此，解决了相关技术在应对流量分析中的对抗攻击时，仅考虑单一扰动类型，无法有效处理实际中常见的联合扰动场景，且缺乏模型兼容性，难以满足真实网络环境下的安全需求等问题。