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针对传统加密网络流量分类方法准确率较低、泛用性不强、易侵犯隐私等问题,提出了一种基于卷积神经网络的加密流量分类方法,避免依赖原始流量数据,防止过度拟合特定应用程序的字节结构。针对网络流量的数据包大小和到达时间信息,设计了一种将原始流量转换为二维图片的方法,直方图中每个单元格代表到达相应时间间隔的具有相应大小数据包的数量,不依赖数据包有效载荷,避免了侵犯隐私;针对LeNet-5卷积神经网络模型进行了优化以提高分类精度,嵌入Inception模块进行多维特征提取并进行特征融合,使用1*1卷积来控制输出的特征维度;使用平均池化层和卷积层替代全连接层,提高计算速度且避免过拟合;使用对象检测任务中的滑动窗口方法,将每个网络单向流划分为大小相等的块,确保单个会话中训练集中的块和测试集中的块没有重叠,扩充了数据集样本。在ISCX数据集上的分类实验结果显示,针对应用流量分类任务,准确率达到了 95%以上。对比实验结果表明,训练集和测试集类型不同时,传统分类方法出现了显著的精度下降乃至失效,而所提方法的准确率依然达到了89.2%,证明了所提方法普适于加密流量与非加密流量。进行的所有实验均基于不平衡数据集,如果对数据集进行平衡化处理,准确率可能会进一步提高。 相似文献
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随着网络与信息技术的快速发展,无纸化、电子化成为当今经济生活的发展趋势。电子发票作为一种消费凭证,在电子商务中的需求越来越广。现有的电子发票验证方法,是根据发票号码、发票代码、开票日期、金额查询国家电子底账库中的发票信息,实现对比查询的功能,不能检测非颁发机构发行发票的造假行为,不能保证电子发票完全的合法性与真实性。针对以上问题,提出一种基于签名认证的电子发票真伪性验证方案,通过验证税务机构签名对空白电子发票进行合法性验证,验证销售方数字签名以确定开票内容的真实性,确保验证通过的电子发票真实可靠。 相似文献
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提出一种面向移动云计算的基于时间的数据安全增量备份方案,该方案针对移动设备的重要数据信息,将时间作为参数引入到数据加密中,依据时间阶段对用户上传的数据进行增量备份,既解决了对最新的敏感数据及时备份问题,又解决了由于备份密钥丢失造成的全部密文泄露问题。 相似文献