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本发明涉及网络信息技术领域，具体涉及基于稀疏表示和卷积神经网络的私有加密协议报文分类法，包括获取网络流量数据并进行预处理，得到数据集文件以及标签文件；将数据集文件导入稀疏自编码器进行无监督的特征学习，得到维度更小的输入数据；使用稀疏表示后的训练集和训练集标签对二维卷积神经网络进行训练，进行卷积和池化并最小化误差，得到分类器。本发明公开的分类法自动从原始的网络流量中学习到私有加密协议报文的分类特征，实现分类识别；不依赖网络流量数据包头部的IP地址、端口号信息，分类模型泛化能力强；利用稀疏表示学习私
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112511555 A (43)申请公布日 2021.03.16 (21)申请号 202011474852.6 (22)申请日 2020.12.15 (71)申请人 中国
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