基于深度学习的加密网络流量识别方法研究

随着网络技术的快速发展以及TLS、SSL、SSH等加密技术在网络中的广泛使用,网络加密流量快速增长,加密俨然已经成为保护隐私的重要手段之一.但是,经过加密的流量在无意间也给网络安全带来了新的隐患.加密网络流量的分析识别可以有效防范恶意流量,对保证网络信息安全和维护网络正常运行具有重要实际意义.提出了一种基于深度学习的加密网络流量识别方法,并进行了实验验证,结果表明,该方法在14类网络应用的加密流量上的识别准确率为96.22％,能够满足实际需求.