[发明专利]HTTPS流量识别方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种HTTPS流量识别方法、装置、终端设备及存储介质，所述HTTPS流量识别方法包括：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。采用本发明实施例能够降低HTTPS流量的图片流量识别的数据获取难度和计算复杂度，降低识别成本。

技术领域

本发明涉及移动互联网业务流量识别技术领域，尤其涉及一种HTTPS流量识别方法、装置、终端设备以及存储介质。

背景技术

HTTPS是一种保证网页数据安全传输的加密协议。在HTTPS协议中，HTTP负责网页数据的传输，SSL/TLS协议负责数据加密和身份认证。目前，HTTPS协议已经被广泛地应用到网络银行、网络支付、电子商务等重要服务中。众多Web站点为了自身在通讯过程中的安全，也都通过HTTPS协议来进行数据传输。而流量识别和分类是一种有效的网络管理手段，它通过主动获取网络流量，对其进行分析，全面地了解当前网络环境中各种网络应用的运行状况，因此，实现HTTPS流量识别具有重要的意义。然而，现有方案通过DFI技术获取IP流特征对HTTPS流量进行识别，数据获取难度大，计算复杂度高，实现识别成本高，可行性较差。

发明内容

本发明实施例提供一种HTTPS流量识别方法、装置、终端设备以及存储介质，能有效解决现有HTTPS流量识别技术数据获取难度大，计算复杂度高，可行性较差的技术问题。

本发明一实施例提供一种HTTPS流量识别方法，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。

优选地，所述每一XDR特征变量及其对应的计算口径如下表所示：

优选地，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。

优选地，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。

优选地，在所述获取HTTPS流量数据后，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。

优选地，所述HTTPS流量识别方法还包括：

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；