發(fā)布時間：2017-11-25 05:10

  本文關鍵詞：智能終端流量特征學習與檢測系統(tǒng)設計與實現

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【摘要】：近年來隨著網絡的普及,傳統(tǒng)的互聯網業(yè)務已經不能滿足人們日常生活的需要,智能終端技術飛速發(fā)展。在加密協議在智能終端中廣泛被應用的背景下,其流量類型的多樣化給網絡管理帶來了極大的挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)的數據流分類領域中,對于網絡協議級別的分類方法研究占了很大部分,但是對基于同一加密協議上承載的不同應用的流量精細化分類的研究較少。因此本文針對智能終端中的加密流量,提出了一種基于數據流統(tǒng)計特征的前綴樹結構的分類方法,設計并實現了一個智能終端流量特征學習與檢測系統(tǒng)。首先,對數據流分類中常見的分類方法做了詳細的描述和比較,并簡單介紹了分類模型一般設計方法以及分類模型的評價標準。其次,對網絡加密服務流量的具體模型進行了描述,以智能終端中的SSL協議加密流量為例,通過分析其協議承載的四種不同應用數據流的特點,提取數據流的統(tǒng)計屬性,對其中的連續(xù)屬性進行離散化處理,選取四種數據流的統(tǒng)計屬性構造特征向量。然后,提出了一種基于數據流統(tǒng)計特征的前綴樹結構的分類設計方法,針對特征中長度區(qū)間存在交叉的情況利用特征預處理方法進行拆分,對前綴樹的構建方法及搜索方法進行詳細的描述。測試實驗結果表明,該方法具有良好的實時性,其分類準確率達到了95%以上。最后,基于前面研究工作,針對智能終端加密服務數據流,設計一個流量特征學習與檢測系統(tǒng),整個系統(tǒng)主要由數據采集、特征學習以及流量監(jiān)測三個子模塊構成。詳細說明了各個功能模塊的具體設計、實現方案和過程,通過設計的測試用例對系統(tǒng)的功能和性能方面進行了測試,測試結果顯示該系統(tǒng)符合預期的目標。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.06

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本文編號：1224877