基于深度学习的加密流量识别研究.pdf

1、提 出 网 络 加 密 流 量 识 别 的 特 征 选 择 方法 。 针 对 目 前对 网 络 加 密 流 的 识 别 需 求 以 及 对 网 络 流 加 密 原 理 和 相 关 协 议 的 分 析 ， 本 文 分 别 针 对 应 用 类 型 和 内 容 型 的 识 别 提取 多 种 数据 流 特 征， 如 加 密 协 议 状 态 序 列 、 数 据 包 长 度 、 有 效 载 荷 等 ， 同 时 针 对 加 密 数 据 流 的 多 阶 段 特 点－ 握 手 协 商 阶 段、数 据 传 输 阶 段， 在 上 述 特 征 基 础 上 提 取 加密协 议扩 展字 段 信 息 以 及 ＴＣ Ｐ 数据 段 的 长 度 序 列， 最 后 根 据 特 征 的 不 同 形 式 利 用 不 同 的 算 法 模 型 进 行 结 果 测 试， 分 析 并 选 出 对 识 别 加 密 流 效果 最好 的 特征 。 ２ 、密 流 的 单任 务 识 别 现 状， 本文利 用 选 择 出 的 多 阶 段 特 征 实 现 多 任 务 的 识 别 ， 且 经 过 相 关 实 验 效 果 对 比 与 多 阶 段 特征 的 可 视化 分 析 ， 进 一步 提 出 针对 不 同 识 别 任 务 的 多 阶 段 特征 融 合 算 法 来 提 高 加密 流 量 的 识 别 效 果。 实 验 结 果 表 明 ， 多 阶 段 特 征 的 融 合 不 仅 提 高 了 单 任 务 的 识 别 效 果， 其 识 别 结 果 的 关联 效 果 也优 于 其他方 案 对 多 任 务 的 识 别。 ３ 、设 计 并 实 现 了 在线 网 络 加 密 流 量 分 类 的 原 型 系 统。针 对 当 前实 时 加 密 流 量 识 别 分 类 的 需 求 ， 本 文 以 上 述 多 阶 段 特 征 融 合 算 法 为 理 论 支 撑 ， 提 出 在 线 加 密 流 量 识 别 系 统 的 功 能框架 。 本 文 从离线 训 练 和 在 线 识 别 角 度 阐 述 系 统 的 具 体 实 现 过 程，并 且 将 识 别 效 果 通 过 前后 端界 面 进 行 可 视 化。