【摘 要】
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由于移动应用数目的激增,移动互联网流量在网络流量中占据的比例越来越大,因此移动应用流量识别对网络安全越来越重要。针对移动应用流量识别,近年来大量的工作关注于基于有监督学习的分类器,其表现出优秀的识别能力。但实际上有标签样本的获取是比较困难的,相反无标签流量样本非常易于获取。本文对无监督的移动应用流量识别技术展开相关研究,主要工作如下:（1）为了能够实现流量样本和应用的对应,即为无标签的流量确定标签
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由于移动应用数目的激增,移动互联网流量在网络流量中占据的比例越来越大,因此移动应用流量识别对网络安全越来越重要。针对移动应用流量识别,近年来大量的工作关注于基于有监督学习的分类器,其表现出优秀的识别能力。但实际上有标签样本的获取是比较困难的,相反无标签流量样本非常易于获取。本文对无监督的移动应用流量识别技术展开相关研究,主要工作如下:（1）为了能够实现流量样本和应用的对应,即为无标签的流量确定标签。本文提出了一个通过归纳特殊字段从Android应用配置文件中提取与移动流量对应特征的特征提取与匹配方法。首先,反编译Android应用程序包获取清单文件Android Manifest.xml;接着,从文件中分析归纳出可以用来进行应用区分的特殊字段,并提取出关键字;最后,通过匹配规则,从流量的负载中匹配对应的关键字,并为其确定标签。实验表明,使用本方法确定的标签,有较高的准确率。（2）为了实现对同一应用来源流量的聚类,本文提出了一个基于短文本聚类的流量聚类方法。将HTTP明文流量中的URL作为聚类对象,利用短文本聚类模型BTM,在生成特征向量后利用Canopy和K-Means两种聚类方法对流量进行聚类。（3）在本文提出的流量聚类方法的基础上,设计了一种可以识别第三方库流量的方法。在第三方库会被多个移动应用使用的前提下,通过对簇内信息的计算和统计,筛选和识别出第三方库生成的流量。（4）基于本文提出的应用关键字匹配技术和流量聚类技术,本文设计了一种无监督移动应用流量识别方法。方法中所有步骤都实现了自动化操作,并且可以自动发现流量中的应用以及该应用的流量样本。
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