公开(公告)号：CN111723846B

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202010432177.4

申请日：2020-05-20

Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

Inventor： 李光松 ,  李文清 ,  广晖 ,  王洋 ,  石雅男 ,  郑永辉 ,  陈熹 ,  顾纯祥 ,  魏福山 ,  杨本朝

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/00 ,  H04L43/50 ,  H04L43/08 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明属于网络流量数据分类技术领域，公开一种基于随机性特征的加密和压缩流量识别方法，包括：对网络数据进行采集，并解析得到流量数据；计算并得到流量数据的随机性特征ECF特征向量；所述ECF特征向量包括：卡方、Renyi交叉熵、单比特频数、块内频数、游程、最大游程、傅里叶变换、非重叠匹配、序列化和累加和；以ECF特征向量为输入，通过机器学习模型进行识别，识别结果包括加密流量和压缩流量；本发明还公开一种基于随机性特征的加密和压缩流量识别装置。本发明结合机器学习，构造了有效的随机性特征ECF特征向量，在获取部分数据或者数据量较少的情况下，依旧能够对加密和压缩流量进行较高精度的识别。

公开(公告)号：CN111723846A

公开(公告)日：2020-09-29

申请号：CN202010432177.4

申请日：2020-05-20

Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

Inventor： 李光松 ,  李文清 ,  广晖 ,  王洋 ,  石雅男 ,  郑永辉 ,  陈熹 ,  顾纯祥 ,  魏福山 ,  杨本朝

IPC: G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  H04L29/06 ,  H04L12/26

Abstract: 本发明属于网络流量数据分类技术领域，公开一种基于随机性特征的加密和压缩流量识别方法，包括：对网络数据进行采集，并解析得到流量数据；计算并得到流量数据的随机性特征ECF特征向量；所述ECF特征向量包括：卡方、Renyi交叉熵、单比特频数、块内频数、游程、最大游程、傅里叶变换、非重叠匹配、序列化和累加和；以ECF特征向量为输入，通过机器学习模型进行识别，识别结果包括加密流量和压缩流量；本发明还公开一种基于随机性特征的加密和压缩流量识别装置。本发明结合机器学习，构造了有效的随机性特征ECF特征向量，在获取部分数据或者数据量较少的情况下，依旧能够对加密和压缩流量进行较高精度的识别。