摘要
本发明公开了基于协同注意力机制的多模态加密流量分类方法及系统,涉及网络安全与人工智能技术领域,包括:获取流量数据集,对流量数据集进行预处理,得到处理后的流量数据集,基于处理后的流量数据集计算余弦相似度,得到余弦相似度矩阵;将余弦相似度矩阵进行协同注意力加权,注意力包括卷积注意力和多头自注意力,将卷积注意力输出与多头自注意力输出进行拼接后再进行提取,得到提取的特征,所述提取的特征包括强调关键字节的数据包字节向量表征以及标签语义特征;将提取的特征进行特征拼接,得到总体的特征表示,将总体的特征表示输入至全连接层,利用分类器生成流量分类的概率,得到分类后的流量类别,实现对加密流量的高精度分类。
技术关键词
加密流量分类方法
协同注意力
标签
矩阵
机制
语义特征
序列
关键字
分类器
处理器
可读存储介质
特征提取模块
人工智能技术
数据处理模块
分类系统
存储器
线性
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多元线性回归模型
数据
风力发电机组技术
时序
标签
命名实体提取方法
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BERT模型
字符
条件随机场
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动物
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智能控制模块
测量方法
信息展示方法
多模态信息
意图
潜在交互
融合感知信息