[发明专利]一种面向网络中HTTPS隧道流量的检测方法在审

专利信息
申请号: 201910216418.9 申请日: 2019-03-21
公开(公告)号: CN109936578A 公开(公告)日: 2019-06-25
发明(设计)人: 殷文旭 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06;H04L29/08
代理公司: 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 代理人: 李静
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明涉及计算机网络安全领域,具体是一种面向网络中HTTPS隧道流量的检测方法,包括以下步骤:1)通过样本采集模块采集网络流量并从中解析出TCP Flow,然后加窗截取Flow的前5分钟数据包;2)通过特征提取模块从样本采集模块处理好的TCP Flow中,提取后续用到的各种原始特征,然后分别对其进行计算,得到最终数值化的指纹特征和统计特征;3)通过模型训练模块根据特征提取模块输出的数值特征,训练能够对测试数据进行是否为隧道流量判断的机器学习分类模型。本发明降低了对HTTPS隧道流量检测的误报率和漏报率;流量样本加窗,减少了流量处理的工作量。
搜索关键词: 特征提取模块 样本采集 计算机网络安全 模型训练模块 测试数据 分类模型 机器学习 加窗截取 流量处理 流量检测 流量样本 模块采集 模块处理 数值特征 隧道流量 统计特征 网络流量 原始特征 指纹特征 漏报率 数据包 数值化 误报率 检测 加窗 工作量 解析 网络 输出
【主权项】:
1.一种面向网络中HTTPS隧道流量的检测方法,其特征在于,包括以下步骤:1)通过样本采集模块采集网络流量并从中解析出TCP Flow,然后加窗截取Flow的前5分钟数据包;2)通过特征提取模块从样本采集模块处理好的TCP Flow中,提取后续用到的各种原始特征,然后分别对其进行计算,得到最终数值化的指纹特征和统计特征;3)通过模型训练模块根据特征提取模块输出的数值特征,训练能够对测试数据进行是否为隧道流量判断的机器学习分类模型。
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