论文部分内容阅读
流关联是一种链接网络流量以解决流身份鉴定的技术,但现有基于被动流量分析技术的流关联方式存在高存储和巨额计算开销问题。提出一种基于压缩感知—神经网络的流关联方法,该方法通过压缩感知中线性投影,对选取的流量特征进行降维处理,将降维处理后的流量特征作为卷积神经网络的输入,通过卷积神经网络进行关联特征提取,进而采用one class SVM分类器判断关联性。实验结果表明该方法在保持精确度的同时大大减少了存储、计算开销。