一种基于生成对抗网络的应用加密流量生成方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的应用加密流量生成方法及系统，将真实应用的加密流量包(包括数据包头部)，提取成十进制数据并截取至定长(不足位用0补齐)，用逗号分隔，每一行是一条流量数据，将其送入生成对抗网络(GAN)进行特征提取，等GAN网络的生成器和判别器趋于稳定后。将少量真实应用的加密流量输入GAN的生成器，即可生成任意条数的包含该应用流量特征的加密流量。该方法通过GAN巧妙的将加密流量中的特征抽象出来，不需要对流量本身进行解密，减少了解密的工作的同时有效的保护了用户隐私并大大降低了获取样本的成本。本方法适用于所有基于深度学习的加密流量识别场景中加密流量样本少获取困难导致识别率低的场景。