一种基于双阶段判定的加密流量分类方法

    公开(公告)号:CN110414594A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910673679.3

    申请日:2019-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于双阶段判定的加密流量分类方法,将随机森林分类器分类的输出作为K近邻分类器的输入,最后对两种分类器结果进行融合比对,完成对流量数据的分类。本方法充分利用了随机森林算法的输出特性和双阶段判定的可靠性保证,可提高分类的准确率。本发明是基于双阶段的判定的加密流量分类算法。第一步将元特征序列通过训练之后可以得到第一阶段分类模型,即一个包含有k棵树的随机森林模型,然后取每一棵树的输出的标签作为一个新的复合特征向量,输入到K近邻分类器中进行第二阶段的分类,并且将两次分类之后的结果进行比对,只有两次分类的结果相同才算分类成功。这样的双阶段判定模型会使得最后的分类准确率显著提高。

    一种基于双阶段判定的加密流量分类方法

    公开(公告)号:CN110414594B

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN201910673679.3

    申请日:2019-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于双阶段判定的加密流量分类方法,将随机森林分类器分类的输出作为K近邻分类器的输入,最后对两种分类器结果进行融合比对,完成对流量数据的分类。本方法充分利用了随机森林算法的输出特性和双阶段判定的可靠性保证,可提高分类的准确率。本发明是基于双阶段的判定的加密流量分类算法。第一步将元特征序列通过训练之后可以得到第一阶段分类模型,即一个包含有k棵树的随机森林模型,然后取每一棵树的输出的标签作为一个新的复合特征向量,输入到K近邻分类器中进行第二阶段的分类,并且将两次分类之后的结果进行比对,只有两次分类的结果相同才算分类成功。这样的双阶段判定模型会使得最后的分类准确率显著提高。

    一种基于特征效率的加密流量分析特征选择方法

    公开(公告)号:CN109194622A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201810896859.3

    申请日:2018-08-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征效率的加密流量分析特征选择方法,首先定义特征效率的计算方法F(f);然后两类样本上计算每个特征的特征效率,选择特征效率最大的一维特征,并且移除这维特征的值域交叠之外的样本,并记录移除的样本个数,如此循环,直到所有特征被计算完。然后根据预先规定的特征个数或者特征效率的阈值选择特征。本发明能够在给定最大特征集的前提下,有效的计算每个特征的特征效率,根据给定的特征效率阈值或者规定的特征数目筛选特征,有利于提高网站指纹识别技术的识别准确率,并且节省分类模型构建过程中消耗的时间和空间成本。

    一种基于发包速率的加密流量分析防御方法

    公开(公告)号:CN109104426A

    公开(公告)日:2018-12-28

    申请号:CN201810953642.1

    申请日:2018-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于发包速率的加密流量分析防御方法,着眼于基于发包速率的防御方法,在互联网飞速发展与网络安全、个人隐私愈加被重视的背景下,基于发包速率的概率分布,提出一种在减少发包速率差异化的同时保证插入哑包所带来的额外带宽开销最小化,使得加密流量分析技术不能准确识别某一流量数据所代表的网络行为的防御方法。本发明充分挖掘发包速率的统计特性,应用于不同安全协议下的加密流量防御,具有很强的适应性和可行性。

    一种基于发包速率的加密流量分析防御方法

    公开(公告)号:CN109104426B

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN201810953642.1

    申请日:2018-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于发包速率的加密流量分析防御方法,着眼于基于发包速率的防御方法,在互联网飞速发展与网络安全、个人隐私愈加被重视的背景下,基于发包速率的概率分布,提出一种在减少发包速率差异化的同时保证插入哑包所带来的额外带宽开销最小化,使得加密流量分析技术不能准确识别某一流量数据所代表的网络行为的防御方法。本发明充分挖掘发包速率的统计特性,应用于不同安全协议下的加密流量防御,具有很强的适应性和可行性。

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