【摘 要】
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针对基于深度学习的加密流量分类方法中的分类模型大多是深层直筒型结构，存在梯度消失的问题，网络层数的增加使模型结构和计算复杂度显著提升。基于此，提出了一种基于改进Inception-ResNet的加密流量分类方法。通过对Inception模块进行改进，并将其作为残差块以残差结构连接嵌入卷积神经网络来构建分类模型。此外，对分类模型的损失函数进行改进。并使用VPN-nonVPN数据集来验证所提方法的有效
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61702235）； 3482）','2209','VIFjzXh4Y9Eljf-L8SsKQ8i1y8kMopzOSZb-K331PYinbMf_jUn5KQ==');
">江苏省研究生创新计划（KYCX213482）；
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针对基于深度学习的加密流量分类方法中的分类模型大多是深层直筒型结构，存在梯度消失的问题，网络层数的增加使模型结构和计算复杂度显著提升。基于此，提出了一种基于改进Inception-ResNet的加密流量分类方法。通过对Inception模块进行改进，并将其作为残差块以残差结构连接嵌入卷积神经网络来构建分类模型。此外，对分类模型的损失函数进行改进。并使用VPN-nonVPN数据集来验证所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法在设置的2个场景的分类实验中的精确率、召回率、F1值分别达到了94.12%、92.43%和93.32%以上。在与其他方法的对比实验中，以分类难度最大的12分类实验为例，所提方法比C4.5和1D-CNN（1Dimensional-Convolutional Neural Network）在精确率上分别高出13.91个百分点和9.50个百分点，在召回率上分别高出14.87个百分点和1.59个百分点。与CAE（Convolutional Auto Encoding）和SAE（Stacked Auto Encoder）等先进方法相比，各项指标虽然没有明显提升，但单次训练时长却有明显缩短，充分表明了所提方法的先进性。
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