智能终端流量特征学习与检测系统设计与实现

发布时间：2017-11-25 05:10

本文关键词：智能终端流量特征学习与检测系统设计与实现

【摘要】：近年来随着网络的普及,传统的互联网业务已经不能满足人们日常生活的需要,智能终端技术飞速发展。在加密协议在智能终端中广泛被应用的背景下,其流量类型的多样化给网络管理带来了极大的挑战。在传统的数据流分类领域中,对于网络协议级别的分类方法研究占了很大部分,但是对基于同一加密协议上承载的不同应用的流量精细化分类的研究较少。因此本文针对智能终端中的加密流量,提出了一种基于数据流统计特征的前缀树结构的分类方法,设计并实现了一个智能终端流量特征学习与检测系统。首先,对数据流分类中常见的分类方法做了详细的描述和比较,并简单介绍了分类模型一般设计方法以及分类模型的评价标准。其次,对网络加密服务流量的具体模型进行了描述,以智能终端中的SSL协议加密流量为例,通过分析其协议承载的四种不同应用数据流的特点,提取数据流的统计属性,对其中的连续属性进行离散化处理,选取四种数据流的统计属性构造特征向量。然后,提出了一种基于数据流统计特征的前缀树结构的分类设计方法,针对特征中长度区间存在交叉的情况利用特征预处理方法进行拆分,对前缀树的构建方法及搜索方法进行详细的描述。测试实验结果表明,该方法具有良好的实时性,其分类准确率达到了95%以上。最后,基于前面研究工作,针对智能终端加密服务数据流,设计一个流量特征学习与检测系统,整个系统主要由数据采集、特征学习以及流量监测三个子模块构成。详细说明了各个功能模块的具体设计、实现方案和过程,通过设计的测试用例对系统的功能和性能方面进行了测试,测试结果显示该系统符合预期的目标。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06

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