3、加密技术与神经网络的和谐共生与联盟

加密技术与神经网络的和谐共生与联盟

在当今数字化时代，加密技术和神经网络技术都在各自的领域发挥着重要作用。然而，它们之间并非孤立存在，而是逐渐展现出一种和谐共生与联盟的关系。这种关系不仅体现在神经网络对加密数据的处理上，还体现在两者相互促进、共同提升功能的方面。

神经网络对加密数据的处理

在数据分类方面，研究人员在多个领域取得了显著进展：
- TLS/SSL流量分类 ：有方法能够以高达95%的准确率对TLS/SSL流量进行分类。例如，通过考虑未加密的握手包、使用的密码和压缩方法，应用贝叶斯神经网络系统对TLS连接进行分类。
- 加密VPN流量分类 ：有研究应用文本卷积神经网络（CNN）系统对VPN流量进行分类。为避免训练过程中类别识别的不平衡，还提出了损失函数和类别加权方法。此外，将加密数据包解释为灰度图像，通过CNN进行分类，在经验实验中，基于VPN流量训练的CNN能够以97.3%的准确率对类似流量进行分类。
- 其他类型加密数据分类 ：
- 加密图像 ：有研究提出应用CNN对加密图像进行部分解密，仅揭示非敏感信息来进行分类。
- 加密语音 ：为检索加密语音，提出了基于深度哈希的深度神经网络（DNN），有两种不同的模型。
- 加密应用 ：有研究成功使用基于一维CNN的端到端加密应用，利用空间和时间混沌对网络流量进行加密。

除了分类，研究人员还提出将神经网络应用于加密输入数据的其他处理过程，如压缩