一种基于多特征融合分析的应用流量识别与分类方法

    公开(公告)号:CN113300977B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202110584098.X

    申请日:2021-05-27

    Abstract: 一种基于多特征融合分析的应用流量识别与分类方法,通过网络爬虫和流量自动触发等方法对应用的描述特征和流量样本进行收集和提取,进而再提取应用的明文特征和密文特征以图数据的形式进行存储,并能够基于图结构融合多特征准确识别应用流量。该方法包括应用及其描述信息获取、流量自动触发与采集、明文和密文流量特征提取、基于图结构的特征存储与检索四个部分;对加密流量和非加密流量均提出相应的识别方法;对应用进行的网络活动进行细粒度的分析;通过本发明的方法,解决了传统流量识别方法依赖单一特征造成的高误报和应用行为识别粒度过粗等问题,为进一步的网络资源调度、恶意应用识别和防护、用户画像等工作提供了方法基础和技术支持。

    网络阻塞攻击效果评估方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112217650A

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN201910613031.7

    申请日:2019-07-09

    Abstract: 本发明提供了网络阻塞攻击效果评估方法、装置及存储介质,所述方法包括步骤:确定网络阻塞攻击对应的评估指标;监控网络并对确定的评估指标进行数据采集和存储;预处理所述评估指标的数据;将已有的网络攻击评价数据作为样本,采用算法挖掘所述评估指标之间的比较隶属度,并建立为模糊评估矩阵;将模糊矩阵改造为模糊一致矩阵;计算所述评估指标的单层权重向量;计算攻击态势值评价矩阵。本申请通过数据挖掘中的特征提取的方法来建立模糊评估矩阵,实现对隐马尔可夫模型的改进并以此进行分析计算,辅助专家评估,能够对阻塞攻击效果更准确客观的评估,提升了有效性和实时性。

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