【摘 要】
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当网络传输数据应用加密或压缩算法后,其载荷数据均呈现出较强的随机性,利用现有的流量检测方法,很难将加密和压缩流量有效区分。针对上述问题,基于加密数据与压缩数据随机性的差异性特征,提出了ECF特征集,在不依赖网络传输协议、数据包头、压缩标识等信息的情况下,使用当前主流机器学习算法构建分类模型,实现了有效的加密和压缩流量分类。实验测试表明,本文方法在分类精度上优于现有分类方法,并且具有很好的泛化性和迁移性。
【机 构】
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信息工程大学网络空间安全学院,信息工程大学信息系统工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金创新研究群体项目(61521003),河南省重大公益专项项目(201300210200).
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当网络传输数据应用加密或压缩算法后,其载荷数据均呈现出较强的随机性,利用现有的流量检测方法,很难将加密和压缩流量有效区分。针对上述问题,基于加密数据与压缩数据随机性的差异性特征,提出了ECF特征集,在不依赖网络传输协议、数据包头、压缩标识等信息的情况下,使用当前主流机器学习算法构建分类模型,实现了有效的加密和压缩流量分类。实验测试表明,本文方法在分类精度上优于现有分类方法,并且具有很好的泛化性和迁移性。
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