[发明专利]一种基于图结构的互联网加密流量交互特征提取方法有效
| 申请号： | 202011134566.5 | 申请日： | 2020-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN112217834B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 沈蒙;高振波;祝烈煌;孙天艺;刘星彤 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图结构的互联网加密流量交互特征提取方法，属于加密网络流量分类技术领域，应用于TLS加密过后的网络流量进行细粒度的分类。本发明从原始的包序列中提取基于图结构的加密流量交互特征，图结构特征中包含了数据包的顺序信息、包方向信息、包长度信息和突发流量信息等。通过定量计算，相对于包长度序列，使用图结构特征后，类内距离明显变小、类间距离变大。本方法能够获取维度更丰富、区分度更高的加密流量特征，进而与图神经网络等深度神经网络结合，开展加密流量的精细化分类与识别。通过大量实验数据实验证明，采用图结构特征结合图神经网络，与现有方法相比，具有更高的准确性、更低的误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 互联网 加密 流量 交互 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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