基于抽样分组长度分布的加密流量应用识别

发布时间：2018-09-19 19:23

【摘要】：基于确定性抽样数据分组序列的位置、方向、分组长度和连续性、有序性等流统计特征和典型的分组长度统计签名,并结合带数据分组位置、方向约束和半流关联动作的提升型DPI,提出了一种基于假设检验的加密流量应用识别统计决策模型,包括分组长度统计签名决策模型和DFI决策模型,并给出了相应的分组长度统计签名匹配算法以及基于DPI和DFI混合方法的加密流量应用识别算法。实验结果表明,该方法能够成功捕获加密应用在流坐标空间中独特的统计流量行为,并同时具有极高的加密识别精确率、召回率、总体准确率和极低的加密识别误报率、总体误报率。
[Abstract]:Based on the location, direction, packet length and continuity, order and typical packet length statistical signature of the deterministic sampling data packet sequence, and combining with the location of the packet with data, A statistical decision model of encrypted traffic application recognition based on hypothesis test is proposed by lifting DPI, with direction constraint and half flow association action, which includes packet length statistical signature decision model and DFI decision model. The corresponding packet length statistical signature matching algorithm and the encryption traffic application identification algorithm based on DPI and DFI hybrid method are presented. The experimental results show that the proposed method can successfully capture the unique statistical traffic behavior of encryption applications in stream coordinate space, and at the same time it has very high encryption recognition accuracy, recall rate, overall accuracy and extremely low false alarm rate. Overall false alarm rate.
【作者单位】： 北京邮电大学博士后流动站;北京天融信公司企业博士后工作站;
【基金】：中关村科技园区海淀园企业博士后工作专项基金资助项目(2012RC) 北京市博士后科研活动经费基金资助项目(2013ZZ-54)~~
【分类号】：TP393.08

【共引文献】

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本文编号：2251089