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基于抽样分组长度分布的加密流量应用识别
被引量：
7
1
作者
高长喜
吴亚飚
王枞
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第9期65-75,共11页
基于确定性抽样数据分组序列的位置、方向、分组长度和连续性、有序性等流统计特征和典型的分组长度统计签名,并结合带数据分组位置、方向约束和半流关联动作的提升型DPI,提出了一种基于假设检验的加密流量应用识别统计决策模型,包括分...
基于确定性抽样数据分组序列的位置、方向、分组长度和连续性、有序性等流统计特征和典型的分组长度统计签名,并结合带数据分组位置、方向约束和半流关联动作的提升型DPI,提出了一种基于假设检验的加密流量应用识别统计决策模型,包括分组长度统计签名决策模型和DFI决策模型,并给出了相应的分组长度统计签名匹配算法以及基于DPI和DFI混合方法的加密流量应用识别算法。实验结果表明,该方法能够成功捕获加密应用在流坐标空间中独特的统计流量行为,并同时具有极高的加密识别精确率、召回率、总体准确率和极低的加密识别误报率、总体误报率。
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关键词
加密流量分类
应用识别
深度分组检测
动态流检测
混合方法
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职称材料
题名
基于抽样分组长度分布的加密流量应用识别
被引量：
7
1
作者
高长喜
吴亚飚
王枞
机构
北京邮电大学博士后流动站
北京
天融信公司企业
博士后
工作站
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第9期65-75,共11页
基金
中关村科技园区海淀园企业博士后工作专项基金资助项目(2012RC)
北京市博士后科研活动经费基金资助项目(2013ZZ-54)~~
文摘
基于确定性抽样数据分组序列的位置、方向、分组长度和连续性、有序性等流统计特征和典型的分组长度统计签名,并结合带数据分组位置、方向约束和半流关联动作的提升型DPI,提出了一种基于假设检验的加密流量应用识别统计决策模型,包括分组长度统计签名决策模型和DFI决策模型,并给出了相应的分组长度统计签名匹配算法以及基于DPI和DFI混合方法的加密流量应用识别算法。实验结果表明,该方法能够成功捕获加密应用在流坐标空间中独特的统计流量行为,并同时具有极高的加密识别精确率、召回率、总体准确率和极低的加密识别误报率、总体误报率。
关键词
加密流量分类
应用识别
深度分组检测
动态流检测
混合方法
Keywords
encrypted traffic classification
application identification
deep packet inspection
dynamic flow inspection
hybrid method
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于抽样分组长度分布的加密流量应用识别
高长喜
吴亚飚
王枞
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
7
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