网络应用流类别不平衡环境下的SSL加密应用流识别关键技术
本文关键词:网络应用流类别不平衡环境下的SSL加密应用流识别关键技术
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【摘要】:通过深入研究网络类别不平衡的原因,选择SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)过抽样方法对数据集进行预处理,并充分利用特征匹配高准确性的优点识别和分拣出SSL加密流,进而利用基于互信息最大化的聚类方法和SVM分类方法进一步识别SSL加密应用,这种混合方法有效地结合了静态特征匹配和机器学习方法的优点.达到识别分类方法在准确性和识别速度的均衡。
【作者单位】: 南京信息职业技术学院;南京邮电大学;国网智能电网研究院;
【基金】:2013江苏省六大人才高峰计划项目 2013国家发展和改革委员会信息安全专项资助项目 国家电网公司2014年科技项目“电力信息通信网络流量预测和管道智能化关键技术研究及应用” 2015江苏省产学研前瞻性联合研究项目(No.BY2015011-02)~~
【分类号】:TN918.4
【正文快照】: 1 g 网络流量识别对于服务质量保障、网络规划建设、网 络安全监管等均有重要意义,是进行流量工程、实施QoS 保障的基础;此外,网络负载建模、流量整形等问题的解决 也依赖于有效的流量识别。近几年来,随着互联网的飞速 发展,加密协议应用越来广泛,尤其随着SSL的开放库 OpenSSL
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 王炜;程东年;马海龙;;基于趋势感知协议指纹的Skype加密流量识别算法[J];计算机应用研究;2015年01期
【二级参考文献】
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【相似文献】
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,本文编号:1177487
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