【摘要】：基于確定性抽樣數(shù)據(jù)分組序列的位置、方向、分組長度和連續(xù)性、有序性等流統(tǒng)計特征和典型的分組長度統(tǒng)計簽名,并結(jié)合帶數(shù)據(jù)分組位置、方向約束和半流關聯(lián)動作的提升型DPI,提出了一種基于假設檢驗的加密流量應用識別統(tǒng)計決策模型,包括分組長度統(tǒng)計簽名決策模型和DFI決策模型,并給出了相應的分組長度統(tǒng)計簽名匹配算法以及基于DPI和DFI混合方法的加密流量應用識別算法。實驗結(jié)果表明,該方法能夠成功捕獲加密應用在流坐標空間中獨特的統(tǒng)計流量行為,并同時具有極高的加密識別精確率、召回率、總體準確率和極低的加密識別誤報率、總體誤報率。
[Abstract]:Based on the location, direction, packet length and continuity, order and typical packet length statistical signature of the deterministic sampling data packet sequence, and combining with the location of the packet with data, A statistical decision model of encrypted traffic application recognition based on hypothesis test is proposed by lifting DPI, with direction constraint and half flow association action, which includes packet length statistical signature decision model and DFI decision model. The corresponding packet length statistical signature matching algorithm and the encryption traffic application identification algorithm based on DPI and DFI hybrid method are presented. The experimental results show that the proposed method can successfully capture the unique statistical traffic behavior of encryption applications in stream coordinate space, and at the same time it has very high encryption recognition accuracy, recall rate, overall accuracy and extremely low false alarm rate. Overall false alarm rate.
【作者單位】： 北京郵電大學博士后流動站;北京天融信公司企業(yè)博士后工作站;
【基金】：中關村科技園區(qū)海淀園企業(yè)博士后工作專項基金資助項目(2012RC) 北京市博士后科研活動經(jīng)費基金資助項目(2013ZZ-54)~~
【分類號】：TP393.08

【共引文獻】

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本文編號：2251089