[发明专利]HTTPS流量识别方法、装置、终端设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 201711409687.4 申请日: 2017-12-20
公开(公告)号: CN108173781B 公开(公告)日: 2019-08-16
发明(设计)人: 郑涛;林宇扬;傅宇;彭司宇;陈杰;李秀海 申请(专利权)人: 宜通世纪科技股份有限公司
主分类号: H04L12/851 分类号: H04L12/851;G06K9/62;G06F16/35;H04L29/08
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 麦小婵;郝传鑫
地址: 510665 广东省广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 流量数据 流量识别 特征变量 支持向量机分类 存储介质 流量类型 样本流量 预先创建 终端设备 图片 计算复杂度 口径计算 数据获取 预先建立 预设
【权利要求书】:

1.一种HTTPS流量识别方法,其特征在于,包括:

获取HTTPS流量数据;

根据预设的计算口径计算所述HTTPS流量数据的每一XDR特征变量,得到所述HTTPS流量数据的全部XDR特征变量;

将所述HTTPS流量数据的全部XDR特征变量输入预先创建的支持向量机分类模型,得到所述HTTPS流量数据对应的流量类型;其中,所述流量类型为图片流量或非图片流量;所述支持向量机分类模型根据预先建立的样本流量数据的XDR特征变量数据预先创建,所述样本流量数据为已标记为图片流量和非图片流量的数据。

2.根据权利要求1所述的HTTPS流量识别方法,其特征在于:

所述每一XDR特征变量及其对应的计算口径如下表所示:

3.根据权利要求1所述的HTTPS流量识别方法,其特征在于,所述所述支持向量机分类模型根据预先建立的样本流量数据的XDR特征变量数据预先创建,具体包括:

对样本流量数据进行不放回抽样,生成训练集和测试集;

对训练集中的XDR特征变量数据进行支持向量机训练,得到可用于识别图片流量和非图片流量的支持向量机分类模型。

4.根据权利要求3所述的HTTPS流量识别方法,其特征在于,还包括:

使用测试集中的XDR特征变量数据测试所述支持向量机分类模型的分类结果,计算分类结果的查准率、查全率和F值,对所述支持向量机分类模型的参数进行优化。

5.根据权利要求1所述的HTTPS流量识别方法,其特征在于,在所述获取HTTPS流量数据之后,还包括:

对所述HTTPS流量数据进行清洗,包括用“0”填补空缺值,剔除噪声数据、极大值和极小值,以及对HTTPS流量数据进行离散化处理。

6.根据权利要求1所述的HTTPS流量识别方法,其特征在于,还包括:

分别将识别为图片流量和非图片流量的HTTPS流量数据的SSL/TLS协议头中包含的服务器HOST提取出来;

根据预设的HOST业务类型对应表得到所述图片流量和所述非图片流量所对应的业务类型。

7.一种HTTPS流量识别装置,其特征在于,包括:

流量数据获取模块,用于获取HTTPS流量数据;

特征变量计算模块,用于根据预设的计算口径计算所述HTTPS流量数据的每一XDR特征变量,得到所述HTTPS流量数据的全部XDR特征变量;

流量数据识别模块,用于将所述HTTPS流量数据的全部XDR特征变量输入预先创建的支持向量机分类模型,得到所述HTTPS流量数据对应的流量类型;其中,所述流量类型为图片流量或非图片流量;所述支持向量机分类模型根据预先建立的样本流量数据的XDR特征变量数据预先创建,所述样本流量数据为已标记为图片流量和非图片流量的数据。

8.根据权利要求7所述的HTTPS流量识别装置,其特征在于,还包括:

流量数据清洗模块,用于对所述HTTPS流量数据进行清洗,包括用“0”填补空缺值,剔除噪声数据、极大值和极小值,以及对HTTPS流量数据进行离散化处理。

9.一种终端设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的HTTPS流量识别方法。

10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1至6中任意一项所述的HTTPS流量识别方法。

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