摘要
本发明提供了一种基于图神经网络的加密协议结构还原方法和系统,方法包括:获取各加密协议的协议流量数据,并对各加密协议的协议流量数据进行预处理,得到各加密协议的目标协议流量数据;基于各加密协议的目标协议流量数据,通过协议特征识别策略,识别各加密协议的协议特征数据,并基于各加密协议的协议特征数据,识别各加密协议的实体关系信息;基于各加密协议的实体关系信息、以及各加密协议的协议特征数据,通过多源异构数据融合策略,构建各加密协议的动态语义图谱,并基于各加密协议的动态语义图谱,通过图神经网络,对各加密协议进行结构还原处理,得到各加密协议对应的协议结构内容。采用本方案能够提升了对加密协议的识别精准度。
技术关键词
协议特征
语义图谱
多源异构数据融合
静态特征
识别策略
依赖关系信息
动态
字段
还原方法
识别模块
还原系统
实体
计算机程序产品
处理器
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
卷积神经网络模型
事件流数据
卷积长短期记忆
动态场景
多通道
指纹锁设备
解锁方法
指纹验证
终端设备
静态特征
散料装车
定量装车
LSTM模型
静态特征
管道横截面积