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基于用户代理及互联网知识的应用识别

北京邮电大学学报 2017年第2期40卷 102-105页

作者：桂小林刘军乔媛媛池沐聪雷振明北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室北京100876

为了在网络端识别安装在移动设备中的应用名称,提出了一种新的应用识别方法.该方法能根据模糊或不完整的用户代理(UA)特征字符串识别应用名称.首先,从超文本传输协议请求报文中获得UA特征;然后,从互联网中获取该UA对应的特征文本;最后,... 详细信息

为了在网络端识别安装在移动设备中的应用名称,提出了一种新的应用识别方法.该方法能根据模糊或不完整的用户代理(UA)特征字符串识别应用名称.首先,从超文本传输协议请求报文中获得UA特征;然后,从互联网中获取该UA对应的特征文本;最后,对该特征文本进行分析进而识别应用名称.基于大规模网络端采集的网络流量数据进行实验,结果表明所提方法的识别效果优于其他已知方法.

关键词：应用识别互联网知识用户代理超文本传输协议

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基于应用识别的P2P蠕虫检测

北京航空航天大学学报 2006年第8期32卷 998-1002页

作者：夏春和石昀平李肖坚北京航空航天大学网络技术北京市重点实验室北京100083

对等网中基于漏洞传播的P2P蠕虫是严重的安全威胁.根据P2P蠕虫的传播特点,提出了一种P2P蠕虫检测方法PWD(P2P W orm Detection).PWD主要由基于应用识别技术的预处理和基于未知蠕虫检测技术的P2P蠕虫检测2部分组成,改进了干扰流量的识别... 详细信息

对等网中基于漏洞传播的P2P蠕虫是严重的安全威胁.根据P2P蠕虫的传播特点,提出了一种P2P蠕虫检测方法PWD(P2P W orm Detection).PWD主要由基于应用识别技术的预处理和基于未知蠕虫检测技术的P2P蠕虫检测2部分组成,改进了干扰流量的识别和过滤规则,提出了P2P蠕虫检测规则,并引进博弈论的研究方法讨论了检测周期的选取问题.仿真结果和局域网环境下的实验结果都表明,PWD是检测P2P蠕虫和遏制其传播的有效方法.

关键词： P2P蠕虫蠕虫检测应用识别

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一种面向加密流量的网络应用识别方法

计算机工程 2020年第4期46卷 151-156页

作者：孙中军翟江涛江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003

为实现网络流量的有效管控,提出一种基于安全套接层(SSL)协议交互字段与多输入最大化单输出隐马尔可夫模型(HMM)的加密应用并行识别方法.将来自客户端或者服务器的单向数据流SSL协议交互阶段的字段作为HMM模型的观测序列,并对所有待识... 详细信息

为实现网络流量的有效管控,提出一种基于安全套接层(SSL)协议交互字段与多输入最大化单输出隐马尔可夫模型(HMM)的加密应用并行识别方法.将来自客户端或者服务器的单向数据流SSL协议交互阶段的字段作为HMM模型的观测序列,并对所有待识别的加密应用建立HMM模型形成指纹库.在此基础上,利用前向算法计算未知观测序列被识别为HMM模型的概率,选取概率最大HMM模型所对应的加密应用作为识别结果.实验结果表明,与传统应用识别方法相比,该方法对典型加密应用具有更好的识别效果及鲁棒性.

关键词：网络流量加密流量安全套接层协议隐马尔可夫模型应用识别

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基于机器学习的网络应用识别研究

计算机科学 2009年第1期36卷 19-23,38页

作者：王变琴余顺争中山大学电子与通信工程系广州510275

近年来,网络应用识别在学术和应用领域备受关注和快速发展,已形成一个相对独立的研究领域。基于机器学习的识别方法更是成为研究热点,并且取得一系列初步成果。研究了这方面的相关问题,分别从识别粒度、特征选择及识别算法等方面进行介... 详细信息

近年来,网络应用识别在学术和应用领域备受关注和快速发展,已形成一个相对独立的研究领域。基于机器学习的识别方法更是成为研究热点,并且取得一系列初步成果。研究了这方面的相关问题,分别从识别粒度、特征选择及识别算法等方面进行介绍、归纳,并对典型方法进行重点分析,最后指出了存在的问题及未来研究方向。

关键词：应用识别机器学习流特征算法 Internet 企业网

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网络流量分类与应用识别的研究

计算机应用研究 2008年第5期25卷 1492-1495页

作者：刘颖秋李巍李云春北京航空航天大学计算机学院北京市网络技术重点实验室北京100083

首先介绍了网络流量分析的不同层次及机器学习领域的相关知识,分析了采用端口号映射及有效负载分析的方法进行流量分类与应用识别存在的问题;然后从网络流量的统计特征出发,重点介绍了机器学习中聚类和分类的方法在流量分类的应用和问题... 详细信息

首先介绍了网络流量分析的不同层次及机器学习领域的相关知识,分析了采用端口号映射及有效负载分析的方法进行流量分类与应用识别存在的问题;然后从网络流量的统计特征出发,重点介绍了机器学习中聚类和分类的方法在流量分类的应用和问题;最后基于聚类和分类在流量分类中的效用,指出了未来的研究趋势。

关键词：流量分类应用识别机器学习无监督聚类有监督分类

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基于XAI实现的应用识别及分类的方法

制造业自动化 2012年第18期34卷 23-25页

作者：陈晖唐勇四川大学电气信息学院成都610065 中科院成都计算机应用技术研究所成都610041

随着网络的发展,客户对应用层识别和管理的需求越来越多,传统的DPI技术已经无法满足客户的需求。在这种背景下,本文提出了下一代应用识别与分析技术XAI,并基于XAI技术设计实现了针对共享类应用的细分识别和基于字符序列多维度图的特征... 详细信息

随着网络的发展,客户对应用层识别和管理的需求越来越多,传统的DPI技术已经无法满足客户的需求。在这种背景下,本文提出了下一代应用识别与分析技术XAI,并基于XAI技术设计实现了针对共享类应用的细分识别和基于字符序列多维度图的特征库存储。

关键词：应用识别 XAI技术分类特征库

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基于多模态融合的赌博应用识别模型

计算机应用 2021年第S2期41卷 318-324页

作者：闵宗茹纪天啸胡燕林李致杨云龙国家计算机网络应急技术处理协调中心上海分中心上海201315 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100094

安卓赌博应用安装包中往往含有文本、图片、证书等大量可用于标识应用属性的多模态信息,针对当前赌博应用内容有害发现及安全研究较少、已有方法不具有针对性等问题,提出了一种基于多头注意力机制的多模态融合赌博应用识别模型。首先,... 详细信息

安卓赌博应用安装包中往往含有文本、图片、证书等大量可用于标识应用属性的多模态信息,针对当前赌博应用内容有害发现及安全研究较少、已有方法不具有针对性等问题,提出了一种基于多头注意力机制的多模态融合赌博应用识别模型。首先,提取赌博应用安装包中的图片信息,先后采用VGGNet和ResNet模型提取图片特征、识别图片信息;其次,提取赌博应用安装包中的文本信息,采用双向长短期记忆(BiLSTM)方法处理文本信息、识别文本内容;最后,基于多头注意力机制,建立多模态融合模型,对赌博应用进行综合性识别。通过在真实数据集上验证表明,采用不同文本和图片模型的平均准确率分别为71.5%和76%,该多模态融合模型的平均准确率为85.5%。可见,相比单一文本模型或图片模型,多模态融合模型有效提高了赌博应用的识别准确率。

关键词：赌博应用应用识别残差神经网络注意力机制多模态融合

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基于深度学习的SDN应用识别研究

基于深度学习的SDN应用识别研究

作者：郑月燃浙江工商大学

学位级别：硕士

随着互联网的飞速发展,网络应用数目和规模呈指数级增长,在给用户生活带来便利的同时,也伴随着异常庞大的流量。准确有效地识别网络应用,将有助于网络安全控制和资源管理。作为下一代网络架构,软件定义网络(Software Defined Network,S... 详细信息

随着互联网的飞速发展,网络应用数目和规模呈指数级增长,在给用户生活带来便利的同时,也伴随着异常庞大的流量。准确有效地识别网络应用,将有助于网络安全控制和资源管理。作为下一代网络架构,软件定义网络(Software Defined Network,SDN)目前仅支持基于网络第2/3/4层的路由策略规划,但缺乏对网络更高层的应用感知。若能在SDN中实现应用识别以获取流量的应用层信息,就可以更智能地提供网络服务。综上所述,本文将基于深度学习对SDN应用识别方法进行研究。首先,提出一种基于深度学习的SDN应用识别框架,并对该框架的运行机制进行了充分的研究和探索。对框架中涉及的每个模块的功能和作用都进行了研究,各模块相互协作完成应用识别功能,并将识别结果用于上层应用管理或下层路由规划中。然后,针对框架中的应用识别模块,提出了一种深度学习模型对SDN流量进行应用识别。基于Theano深度学习框架和有明确应用标记信息的Moore数据集,来构建具有较高应用识别准确率的SdA-LSSVM(堆叠去噪自动编码器-最小二乘支持向量机)深度学习模型,并对WWW,MAlL,FTPATA等10种应用类型进行识别,识别准确率可达91.07%。最后,针对LSSVM容易陷入局部最优解的问题,我们利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对LSSVM进行参数优化,以获得更优的深度学习模型。实验结果显示,基于PSO算法改进的深度学习模型应用识别准确率有一定的提高。

关键词：软件定义网络应用识别堆叠去噪自动编码器最小二乘支持向量机

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基于网络的应用识别及控制系统设计

基于网络的应用识别及控制系统设计

作者：魏春花河北科技大学

学位级别：硕士

随着计算机网络的不断发展和各种新的应用不断涌现，互联网为人们的生活提供了丰富的服务。而在这些网络服务当中，占用网络流量最多的要算是QQ一系列服务、P2P下载等。在这些服务带给人们极大便利的同时，也带来了一些弊端，如安全漏... 详细信息

随着计算机网络的不断发展和各种新的应用不断涌现，互联网为人们的生活提供了丰富的服务。而在这些网络服务当中，占用网络流量最多的要算是QQ一系列服务、P2P下载等。在这些服务带给人们极大便利的同时，也带来了一些弊端，如安全漏洞、网络负载过重、网络结构日益复杂等，这使得对网络应用的监控和管理变得日益重要，而应用识别又是网络监控和管理的基础，所以，为了更好的监控和管理网络，本文设计了基于网络的应用识别及控制系统。在设计本系统时，首先利用现有的网络环境，使用抓包软件WIRESHARK对QQ等即时通讯软件进行抓包，并依据TCP/IP协议规范分析数据包，从而得到数据报文的内容特征，并按照SNORT规则格式将这些内容特征写成SNORT规则。然后根据写好的规则内容，在LINUX平台上编写相应的代码，这些代码的主要功能是根据模式匹配算法将待检测的数据包与解析好的规则进行模式匹配，然后将匹配结果通知内核。这样，内核数据包处理函数就可以根据用户态的匹配结果对数据包做相应的动作，从而实现对具体应用的识别和控制功能。该系统主要由三大部分组成，第一部分是数据包的上送，将内核态的数据包上送到用户态交由IPS进程进行检测。第二部分是数据包的检测，SNORT检测引擎将得到的数据报文与预先解析好的规则进行模式匹配，并将检测结果通知内核进行处理。第三部分是数据包的处理，内核根据环形队列中记录的检测结果和对数据包的动作对数据包进行处理，如阻断、限流等，然后进行日志输出。最后，用QQ应用软件对该系统进行测试，由实验结果可以验证该系统对QQ应用的识别和控制效果。

关键词：应用识别 P2P 模式匹配规则安全 SNORT