【摘 要】
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为了实现网络流量的可管可控，针对加密应用的准确识别成为一个迫切需求。针对此，本文提出了一种基于SSL协议交互字段的多输入最大化单输出的HMM并行识别方法，该方法主要分为三个
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61702235,61472188,61602247,U1636117);江苏省自然科学基金(批准号:BK20150472,BK20160840)
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为了实现网络流量的可管可控，针对加密应用的准确识别成为一个迫切需求。针对此，本文提出了一种基于SSL协议交互字段的多输入最大化单输出的HMM并行识别方法，该方法主要分为三个部分：(1)首先，将来自客户端或者服务器的单向数据流的SSL协议交互阶段字段作为隐马尔科夫模型的观测序列■；(2)其次，通过对均匀分布的初始化模型不断的迭代训练找到最佳的模型λ作为加密应用的指纹，并对待识别的所有加密应用建立模型形成指纹库；(3)最后利用前向算法计算出未知序列被识别为各个隐马尔可夫模型的概率■，取概率最大模型对应的应用作为识别结果。实验表明，所提方法较现有识别模型对几类典型加密应用识别效果有较大提高，同时验证了此方法具有更好的鲁棒性。
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