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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的VPN隧道流量业务识别系统，旨在提高加密VPN流量中各种业务类型识别的准确性和效率，主要包括预处理模块、序列构建模块、模型训练模块和分类模块四个部分。首先，预处理模块对数据进行标准化、归一化及数据增强处理，以适配深度学习模型的输入需求。序列构建模块将原始VPN隧道流量转换为适合深度学习处理的序列或结构。模型训练模块通过结合卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM，并引入注意力机制，从处理过的数据中自动学习和提取有用的特征。最后，分类模块利用提取的特征，采用分类算法对业务类型进行识别和分类。通过深度学习技术，有效提升了加密VPN流量业务识别的准确率和处理效率，具有良好的应用前景。
主权项：1.一种基于深度学习的VPN隧道流量业务识别系统，其特征在于，包括：数据预处理模块，用于将输入的IPSecVPN和SSLVPN隧道流量数据进行格式化处理，将流量数据转换成适合深度学习模型输入的格式；识别序列构建模块，用于基于预处理后的VPN隧道流量数据，依据不同VPN加密技术特性构建SSLVPN和IPSecVPN的服务识别序列；深度学习模型训练模块，包含CNN和LSTM网络结构并集成注意力机制，用于从服务识别序列中自动学习和提取特征，并进行服务类型的识别；业务分类模块，用于根据深度学习模型的输出，对VPN隧道流量中的服务进行分类，并输出每种服务的分类概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于深度学习的VPN隧道流量业务识别系统及方法
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