[发明专利]基于多层分类器的移动应用流量识别方法

摘要

本发明属于网络流量分析领域，针对现有移动应用流量识别方法不能检测和处理背景流量的问题，提供一种基于多层分类器的移动应用流量识别方法，技术方案如下：第一步，提取流量训练集的特征，得到流量样本的特征表示；第二步，训练第一层分类器，将待检测样本初步检测为目标流量或背景流量；第三步，训练第二层分类器，对目标流量进行细粒度识别；第四步，训练第三层分类器；第五步，使用训练好的多层分类器对待检测样本进行移动应用流量识别。本发明充分考虑了真实网络中的流量分布情况，在不具备完备的背景流量数据集的情况下，通过逐层学习目标流量样本特征，从而使分类器在识别目标流量的同时也能排除背景流量，降低分类器的伪正数。

主权项

1.基于多层分类器的移动应用流量识别方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，提取流量训练集的特征，得到流量样本的特征表示，每个流量样本记为流；第二步，训练第一层分类器，将待检测样本初步检测为目标流量或背景流量；记目标流量为Target类，背景流量为Other类；第三步，提取模糊流，构造第二层分类器的训练集，然后训练第二层分类器，对目标流量进行细粒度识别；模糊流是指同时被多个应用产生的相似流量；记第i个目标应用为Appi；目标应用的个数为N，N为自然数；第四步，重新提取背景流量样本，构造第三层分类器的训练集，然后训练第三层分类器；第五步，使用训练好的多层分类器对待检测样本进行移动应用流量识别，方法是：首先，使用第一层分类器将待检测流样本识别为Target类或Other类，识别为Target类的流量样本进入第二层分类器继续检测；然后，第二层分类器再细粒度地将Target类识别为某一目标应用或者模糊流，若某一样本被识别为目标应用，则进入第三层分类器，由相关的分类器继续进行识别；当第三层分类器给出一致的识别结果时，则给出最终的识别结果，否则拒绝判断。