【摘 要】
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对网络服务提供商和网络安全监管机构而言,将QUIC加密流量进行应用级分类,可以更好地提供网络服务、维护网络安全。由于QUIC协议具有全加密、连接建立快、多路复用等特性,现有加密流量分类技术无法适用QUIC加密流量分类或提取出的QUIC流量特征维度单一导致分类准确率低。针对上述问题,本文提出基于机器学习的QUIC加密流量分类算法,提取QUIC加密流量三个维度的特征,结合集成学习stacking算法,
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对网络服务提供商和网络安全监管机构而言,将QUIC加密流量进行应用级分类,可以更好地提供网络服务、维护网络安全。由于QUIC协议具有全加密、连接建立快、多路复用等特性,现有加密流量分类技术无法适用QUIC加密流量分类或提取出的QUIC流量特征维度单一导致分类准确率低。针对上述问题,本文提出基于机器学习的QUIC加密流量分类算法,提取QUIC加密流量三个维度的特征,结合集成学习stacking算法,构建由卷积神经网络和朴素贝叶斯算法组成的分类模型,对QUIC流量进行多分类。基于上述QUIC加密流量分类算法,本文设计并实现一个QUIC加密流量分类系统,包括数据获取、分类、数据展示三个部分。经过实验证明,相比较已有的以半监督卷积神经网络模型为基础的QUIC加密流量分类方法,本算法准确率提升9%;相比较之前以单个卷积神经网络为基础的QUIC加密流量分类方法,本算法准确率提升7%。
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