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公开(公告)号：CN111866024A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010776682.0
申请日：2020-08-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供了一种网络加密流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，包括：获得待识别网络流量内属于通信建立阶段的前预设数量个数据包的报文信息、通信行为信息及时序信息，待识别网络流量为一个加密网络会话通信阶段产生的网络流量；针对前预设数量个数据包中的每一数据包，根据该数据包的报文信息和通信行为信息，构建该数据包的二维数据矩阵；将前预设数量个数据包的二维数据矩阵按照各个数据包的时序信息进行堆叠，获得待识别网络流量的三维数据立方体；将待识别网络流量的三维数据立方体输入至预先训练的网络流量识别模型中，识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案，能够提高网络加密流量识别的准确率及效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112165484B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011021966.5
申请日：2020-09-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供了基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置，将侧信道分析与深度学习方法相结合，将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象，具体的：构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量，将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中，识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案，提高了网络加密流量识别的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN112165484A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011021966.5
申请日：2020-09-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供了基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置，将侧信道分析与深度学习方法相结合，将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象，具体的：构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量，将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中，识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案，提高了网络加密流量识别的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN112235264B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011042795.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , H04L47/2483 , H04L47/2441 , H04L67/141 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度迁移学习的网络流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以识别新型网络流量。本发明实施例的技术方案包括：从待识别网络流量内提取前预设数量个数据包的报文信息和通信行为信息。然后计算待识别网络流量的报文信息和通信行为信息与各个类簇的聚类中心之间的距离，每个类簇包括一种类别的网络流量的报文信息和通信行为信息。在计算的距离中的最短距离小于预设距离时，获得最短距离对应的类簇的目标类别。再将报文信息对应的报文二维数据矩阵和行为信息对应的行为二维数据矩阵输入目标类别的网络流量识别模型，确定待识别网络流量是否为恶意流量。
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公开(公告)号：CN111866024B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010776682.0
申请日：2020-08-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供了一种网络加密流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，包括：获得待识别网络流量内属于通信建立阶段的前预设数量个数据包的报文信息、通信行为信息及时序信息，待识别网络流量为一个加密网络会话通信阶段产生的网络流量；针对前预设数量个数据包中的每一数据包，根据该数据包的报文信息和通信行为信息，构建该数据包的二维数据矩阵；将前预设数量个数据包的二维数据矩阵按照各个数据包的时序信息进行堆叠，获得待识别网络流量的三维数据立方体；将待识别网络流量的三维数据立方体输入至预先训练的网络流量识别模型中，识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案，能够提高网络加密流量识别的准确率及效率。
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公开(公告)号：CN112235264A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011042795.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L12/851 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度迁移学习的网络流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以识别新型网络流量。本发明实施例的技术方案包括：从待识别网络流量内提取前预设数量个数据包的报文信息和通信行为信息。然后计算待识别网络流量的报文信息和通信行为信息与各个类簇的聚类中心之间的距离，每个类簇包括一种类别的网络流量的报文信息和通信行为信息。在计算的距离中的最短距离小于预设距离时，获得最短距离对应的类簇的目标类别。再将报文信息对应的报文二维数据矩阵和行为信息对应的行为二维数据矩阵输入目标类别的网络流量识别模型，确定待识别网络流量是否为恶意流量。
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