【摘 要】
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随着互联网应用规模的扩大,对网络安全风险防范的意识不断增强,越来越多的应用通过加密手段实现数据隐私保护,网络中加密流量占比越来越高。针对DPI 深层数据包检测技术能够识别出具体应用,但是对于加密流量识别的办法十分有限[1],本文提出一种基于DPI 深度报文检测技术和机器学习结合的加密流量识别方法,通过DPI技术识别已知特征的流量,加快流量识别率,减少机器学习时间,弥补以往DPI在加密流量识别方面的
【机 构】
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中国船舶重工集团公司第七二二研究所
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随着互联网应用规模的扩大,对网络安全风险防范的意识不断增强,越来越多的应用通过加密手段实现数据隐私保护,网络中加密流量占比越来越高。针对DPI 深层数据包检测技术能够识别出具体应用,但是对于加密流量识别的办法十分有限[1],本文提出一种基于DPI 深度报文检测技术和机器学习结合的加密流量识别方法,通过DPI技术识别已知特征的流量,加快流量识别率,减少机器学习时间,弥补以往DPI在加密流量识别方面的缺陷,提高加密流量识别率。
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