1.一种基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据集采集：抓取网络流量，生成会话，通过五元组对流量过滤分流获取原始实验数据集；

(2)数据预处理：读取数据流，截断数据，并进行归一化处理；

(3)平衡数据集：采用SMOTE算法，以一定概率选用样本点周围的点，对不平衡数据集进行处理；

(4)自动提取特征：利用堆栈式自动编码器模型自动提取特征；

(5)识别流量：将自动提取的特征输入集成学习算法识别目的加密流量。

2.根据权利要求1所述的基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：其中对于TCP流，从发起连接的三次握手的SYN包开始，到断开连接的FIN包或RST包为结束；对于UDP流，以第一个数据包的到达为开始，如果两个数据包到达的时间间隔超过60s，则认为数据流结束。

3.根据权利要求1所述的基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：(21)读取数据流，判断数据流长度是否大于n个字节；

(22)若长度大于等于n个字节，进行去除数据链路层和UDP头部填充0的操作；

(23)若长度小于n个字节进行数据包填充0的操作；

(24)对提取的数据进行归一化处理。

4.根据权利要求1所述的基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，所述步骤(3)选点原则为欧式距离越近，选用概率值越大，欧式距离越远则概率值越小，呈指数下降趋势。

5.根据权利要求4所述的基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，步骤(3)具体包括以下步骤：(31)设训练集的少数类的样本数为T，目标合成少数类到NT个新样本，N为正整数，少数类的一个样本的特征向量为Xi，i∈{1,...,T}；

(32)在少数类的全部T个样本中用欧氏距离找到样本Xi的k个近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；

(33)这xi(near)中选择概率值最大的一个样本xi(nn)，再生成一个0到1之间的随机数ζ1，从而合成一个新样本Xi1，其中Xi1＝Xi+ζ1*(Xi(nn)-Xi)；

(34)将步骤(33)重复进行N次，从而可以合成N个新样本：Xinew，new∈1,...,N；

(35)对全部的T个少数类样本进行步骤(32)～(34)操作，完成为少数类合成NT个新样本。

6.根据权利要求1所述的基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，所述步骤(4)具体包括以下步骤：(41)给定初始输入X，采用无监督方式训练第一层自动编码器V，输出为Y，设定输入X和输出Y的损失函数，即重构误差，并获得最小化重构误差；

(42)将第一层自动编码器隐含层的输出Y作为第二个自动编码器的输入，采用以上同样的方法训练自动编码器Z；

(43)重复(42)直到初始化完成所有自动编码器；

(44)将最后一个堆栈式自动编码器的隐含层输出作为分类器的输入，然后采用有监督的方法训练分类器的参数。

7.根据权利要求1所述的基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，所述步骤(5)采用基于遗传算法改进的随机森林CGA-RF分类器进行分类。

8.根据权利要求7所述的基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，所述CGA-RF分类步骤包括：(51)用训练集构建一定数量的决策树，组成原始的决策树集合；

(52)然后根据选择性集成的思路，从原始的决策树集合中筛选出性能较优的决策树，构成新的决策树集合；

(53)最后利用遗传算法迭代多次得到最优的随机森林模型。