一种分层级检测的VPN工具精细化分类方法

摘要

本发明公开了一种分层级检测的VPN工具精细化分类方法，包括如下步骤：(1)根据不同VPN工具密钥协商特征，提取单条流的长度特征与时间相关性特征，生成不同代理协议的流量分类数据集；(2)构建基于集成学习的GBDT‑LR训练模型，实现对VPN工具代理协议层级的初步分类；(3)针对初步分类的代理协议类别，构建第二层级对不同VPN工具分类的1D‑CNN训练模型；(4)使用最大熵分类器优化1D‑CNN训练模型的预测VPN工具类别与真实标签差距，并最终输出VPN工具的识别结果。本发明能够精确地识别出多种私有VPN工具，提高网络空间安全的监管效率和力度。