第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
2025
省赛
课外学术科技作品竞赛（主体赛）
二等奖
未转化
否
本作品提出了一种针对复杂网络环境中多种加密通信协议的视频流识别技术，具有显著的技术创新和广泛的应用前景。该技术通过基于神经网络的深度学习算法，突破了传统密文识别方法只能应对单一加密协议的局限，能够高效处理多层加密技术叠加的复杂情况。在面对Tor、QUIC 和VPN 等协议时，本作品提出了针对性优化方法。针对Tor 协议的匿名性，利用双流传输特征提取技术，提升了识别准确性；针对QUIC 协议，加结合多层次特征提取和注意力机制，精确修正视频流量特征，提高了流量识别精度；同时，本作品还提出了抗混淆识别方法，解决了现有技术在应对VPN 代理混淆和嵌套传输模式时的识别难题。相比现有技术，本作品在多协议并存的环境中表现出更高的灵活性和适应性，尤其适应于加密技术持续更新和变化的背景。
无
暂未公开
暂未公开
暂未公开
