山东大学学报(理学版)

作者：闫雷鸣,周吉,张欢,陈先意

单位：1.南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心, 江苏 南京 210044;2.南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院, 江苏 南京 210044;3.南京市专利行政执法支队, 江苏 南京 210008

关键词：加密流量,路径签名,特征工程,残差网络,

基金：国家自然科学基金资助项目(62172292;62472229)

针对加密流量间交互行为特征的提取存在不足等问题,提出了一种基于路径签名表征学习的加密流量检测方法(path signature feature representation learning, PSFREL),利用路径签名来表征流量间隐藏的、不受加密影响的交互行为特征,使用自动编码器提取字段级局部特征,并使用结合通道注意力机制的残差网络 Cam-resnet 提取流量全局特征,形成多粒度流量特征后进行加密流量检测。在ISCX VPN-nonVPN等4个加密流量数据集上的评测结果显示,PSFREL的平均F1达到 94.91%。

来源：2026年第3期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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