一种基于BoTNet融合时空特征的加密流量识别方法

    公开(公告)号:CN117240488A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202210645552.2

    申请日:2022-06-08

    Abstract: 本发明公开一种基于BoTNet融合时空特征的加密流量识别方法,通过构建并行网络,利用BoTNet和BiLSTM两个子网络分别提取已经过预处理的加密流量图形式中的空间特征与时间特征,将两个子网络并行后通过早融合的方式结合,最后通过融合后的特征实现加密流量的分类与识别。包括:加密流量预处理模块,负责通过基于保留完整数据报的数据预处理方式,将原始加密流量转换为加密流量图像;加密流量识别网络架构,负责分别抽取空间与时间两个维度的特征,通过特征融合实现加密流量的分类与识别。本发明通过提取更深层次以及更丰富的加密流量特征,进一步提高了加密流量识别的准确率。

    基于直觉模糊集多属性决策的网络选择方法

    公开(公告)号:CN104812027A

    公开(公告)日:2015-07-29

    申请号:CN201410033996.6

    申请日:2014-01-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于直觉模糊集多属性决策的网络选择方法,包括:确定直觉模糊集决策矩阵;将直觉模糊集决策矩阵中的每个属性值转换为梯形模糊数,得到梯形模糊数决策矩阵,同时得到每个梯形模糊数的隶属度函数;利用直觉模糊集的距离公式,将直觉模糊集的距离关系转换为对应的梯形模糊数集的隶属度函数的面积关系,根据该梯形模糊数决策矩阵,得到各待选网络与所有其他待选网络在每个属性下的总离差;基于离差最大化思想,建立属性的权重模型,根据总离差值,得到每个属性的权重值;利用直觉模糊集代数平均算子IFWA计算待选网络的综合属性值,从待选网络中选择出最佳网络。本发明可有效解决异构网络环境中的网络选择问题。

    一种基于流量特征的APT组织流量识别方法

    公开(公告)号:CN112073362B

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202010567204.9

    申请日:2020-06-19

    Abstract: 本发明公开一种基于流量特征的APT组织流量识别方法,定义并计算DNS和TCP、HTTP/HTTPS流量中的APT组织特征,利用特征识别出APT组织流量,实现APT组织流量识别。定义的组织特征包括:Response_type,用于区分APT组织流量中的DNS隧道流量;包负载波动特征C2Load_fluct,用于计算DNS流量在时间窗口内,流量包簇在单位域名下的平均负载量;包相似特征Bad_rate,用于判断APT组织恶意流量产生时的网络状态。本发明通过构造组织流量特征进行APT组织流量识别,提出并定义的组织特征能够有效地将APT恶意流量和正常流量进行区分,提高了APT组织流量识别的准确性,为APT组织流量识别提供了新的设计思路。

    基于直觉模糊集多属性决策的网络选择方法

    公开(公告)号:CN104812027B

    公开(公告)日:2019-09-10

    申请号:CN201410033996.6

    申请日:2014-01-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于直觉模糊集多属性决策的网络选择方法,包括:确定直觉模糊集决策矩阵;将直觉模糊集决策矩阵中的每个属性值转换为梯形模糊数,得到梯形模糊数决策矩阵,同时得到每个梯形模糊数的隶属度函数;利用直觉模糊集的距离公式,将直觉模糊集的距离关系转换为对应的梯形模糊数集的隶属度函数的面积关系,根据该梯形模糊数决策矩阵,得到各待选网络与所有其他待选网络在每个属性下的总离差;基于离差最大化思想,建立属性的权重模型,根据总离差值,得到每个属性的权重值;利用直觉模糊集代数平均算子IFWA计算待选网络的综合属性值,从待选网络中选择出最佳网络。本发明可有效解决异构网络环境中的网络选择问题。

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