轻量化多源特征融合的加密流量识别结果数据
收藏国家基础学科公共科学数据中心2024-03-05 收录
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资源简介：
本数据集在分析了同一条流的不同数据包的到达时间之后，验证了只使用前n个数据包来进行加密流量识别的可行性，在实际部署识别时，可以根据模型输出的阈值来动态调整输入的大小，从而实现输入自适应的机制。实验结果表明，本方法提出的轻量化方法，相比于原有的方法，推理时间减少57.6%，参数量和FLOPs减少74.8%，模型大小减少73.4%。本文提出的输入自适应的方法，相比于原有的方法，在准确率基本不变的情况下，等待时间减少87.7%。
提供机构：
中国科学院计算技术研究所
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集提出了一种用于加密流量识别的轻量化多源特征融合方法，通过分析数据包到达时间，实现了仅使用前n个数据包进行识别的输入自适应机制。实验结果表明，该方法在保持准确率基本不变的同时，显著降低了模型的推理时间、参数量、计算复杂度和模型大小。
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