基于卷积神经网络的SSLVPN流量的识别研究
SSL协议以及基于SSL协议的VPN技术广泛应用于各企业远程服务中。但是一些恶意软件通常利用加密技术和隧道技术绕过防火墙和入侵检测系统对网络信息安全造成严重威胁，因此，提出基于卷积神经网络的SSLVPN流量的识别研究。首先研究安全套接层SSL协议安全机制及其网络交互过程，在原有网络结构基础上增设复杂网络结构和加密流量，提出一种有效的SSL加密流量识别方法；其次针对SSLVPN流量的识别，结合机器学习算法，将卷积神经网络应用于SSLVPN流的识别。实验结果表明示，基于卷积神经网络的流量识别技术能够有效识别出网络中的SSLVPN流量，对改善网络流量监管、提升网络服务质量有重要的意义。
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