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基于数据流深度学习算法的Android恶意应用检测方法

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信息安全学报 2019年第2期4卷 53-68页

作者：朱大立金昊吴荻荆鹏飞杨莹中国科学院信息工程研究所第四研究室北京中国100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京中国100093

目前针对未知的Android恶意应用可以采用机器学习算法进行检测,但传统的机器学习算法具有少于三层的计算单元,无法充分挖掘Android应用程序特征深层次的表达。文中首次提出了一种基于深度学习的算法DDBN(Data-flow Deep Belief Network)... 详细信息

目前针对未知的Android恶意应用可以采用机器学习算法进行检测,但传统的机器学习算法具有少于三层的计算单元,无法充分挖掘Android应用程序特征深层次的表达。文中首次提出了一种基于深度学习的算法DDBN(Data-flow Deep Belief Network)对Android应用程序数据流特征进行分析,从而检测Android未知恶意应用。首先,使用分析工具Flow Droid和SUSI提取能够反映Android应用恶意行为的静态数据流特征;然后,针对该特征设计了数据流深度学习算法DDBN,该算法通过构建深层的模型结构,并进行逐层特征变换,将数据流在原空间的特征表示变换到新的特征空间,从而使分类更加准确;最后,基于DDBN实现了Android恶意应用检测工具Flowdect,并对现实中的大量安全应用和恶意应用进行检测。实验结果表明,Flowdect能够充分学习Android应用程序的数据流特征,用于检测未知的Android恶意应用。通过与其他基于传统机器学习算法的检测方案对比, DDBN算法具有更优的检测效果。

关键词：机器学习 Android恶意应用检测深度学习数据流特征

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基于集成聚类的流量分类架构

软件学报 2016年第11期27卷 2870-2883页

作者：鲁刚余翔湛张宏莉郭荣华中国洛阳电子装备试验中心河南洛阳471003 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

流量分类是优化网络服务质量的基础与关键.机器学习算法利用数据流统计特征分类流量,对于识别加密私有协议流量具有重要意义.然而,特征偏置和类别不平衡是基于机器学习的流量分类研究所面临的两大挑战.特征偏置是指一些数据流统计特征... 详细信息

流量分类是优化网络服务质量的基础与关键.机器学习算法利用数据流统计特征分类流量,对于识别加密私有协议流量具有重要意义.然而,特征偏置和类别不平衡是基于机器学习的流量分类研究所面临的两大挑战.特征偏置是指一些数据流统计特征在提高部分应用识别准确率的同时也降低了另外一部分应用识别的准确率.类别不平衡是指机器学习流量分类器对样本数较少的应用识别的准确率较低.为解决上述问题,提出了基于集成聚类的流量分类架构(traffic classification framework based on ensemble clustering,简称TCFEC).TCFEC由多个基于不同特征子空间聚类的基分类器和一个最优决策部件构成,能够提高流量分类的准确率.具体而言,与传统的机器学习流量分类器相比,TCFEC的平均流准确率最高提升5%,字节准确率最高提升6%.

关键词：基于集成聚类的流量分类架构集成聚类流量分类数据流特征机器学习

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基于流特征的加密流量识别技术研究

基于流特征的加密流量识别技术研究

作者：张波哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来，随着网络技术的快速发展，用户个人隐私问题越来越受到人们的重视，因此加密技术得到深入研究并被广泛应用到各种软件和协议中。然而，一些用户却利用加密技术来隐藏自己的恶意操作或非法行为，以达到逃避防火墙检测的目的。因... 详细信息

近年来，随着网络技术的快速发展，用户个人隐私问题越来越受到人们的重视，因此加密技术得到深入研究并被广泛应用到各种软件和协议中。然而，一些用户却利用加密技术来隐藏自己的恶意操作或非法行为，以达到逃避防火墙检测的目的。因此，从网络加密流量中区分出恶意流量对维护网络环境的安全起着非常重要的作用。本文通过对加密流量以及流量特征的深入研究，提出了一种基于流特征的加密流量识别方法，并在此基础之上设计和实现了基于流特征的加密流量识别系统。在研究的过程中取得的主要成果如下： 1、分析和总结了常用的流量识别方法，并对基于数据包负载随机性的识别方法、基于机器学习的识别方法、基于有效负载的识别方法、基于数据包大小分布的识别方法等的原理以及实现过程进行了全面的阐述和实现。同时，本文选用了卡方检验方法来解决数据包负载的随机性检测;在基于机器学习识别方法中，本文则选用了C4.5决策树的分类方法来构建分类模型。 2、在上述流量识别方法基础之上，本文提出了一种基于流特征的加密流量识别方法，该方法将上述四种流量识别方法相结合，利用加权因子的方法充分发挥每种识别方法在不同环境下所具有的优势，体现出了非常好的实用性。基于提出的加密流量识别方法，本文设计并最终实现了一个高效的基于流特征的加密流量识别系统。 3、完成了对基于流特征的加密流量识别系统的效率和性能的评估，在评估系统过程中，本文还对加密流量识别模块中使用到的四种流量识别方法的效率进行了评估。实验结果表明，本系统的识别效果明显优于其他常用的流量识别系统，体现出了非常好的准确性和实用性。

关键词：加密流量识别数据流特征卡方检验机器学习

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基于MPTCP多路径管理算法的改进与实现

基于MPTCP多路径管理算法的改进与实现

作者：杨雪雷海南大学

学位级别：硕士

随着网络普及和发展,多种接入方式成为了网络设备的普遍特征,有效利用网络设备冗余网络资源,提高网络性能成了国内外的研究热点。由此IETF组织提出了MPTCP(Multi Path TCP)协议,该协议是以软件的方式利用现有的网络基础设施就能够聚合带... 详细信息

随着网络普及和发展,多种接入方式成为了网络设备的普遍特征,有效利用网络设备冗余网络资源,提高网络性能成了国内外的研究热点。由此IETF组织提出了MPTCP(Multi Path TCP)协议,该协议是以软件的方式利用现有的网络基础设施就能够聚合带宽,提高网络的吞吐量、增强网络鲁棒性以及网络快速复原等性能。MPTCP协议仍然处于研究阶段,每个方面的性能都需要在网络实践中得到充分的验证和完善。目前MPTCP协议有四种路径管理算法,这些路径管理算法在选择子路径加入传输的时候,并没有考虑是否真的可以提高整体的传输性能,实践证明并不是所有子路径的添加都能够提高网络性能,这些路径管理算法并没有考虑子路径的性能和传输流量的特征,它们要么被全部加入,要么被动的接受,这样做尤其在网络差异较大的网络中存在一定的缺陷。本文首先介绍了MPTCP协议的工作机制,然后通过子路径影响因子评估路径对网络传输整体的影响程度以及分析了小数据流传输在MPTCP协议下完成时间增长的原因。最后在原来的fullmesh路径管理算法基础上,对其提出了名叫PCDC-fullmesh(Path Characteristic Data Characteristic-fullmesh)的改进算法,该算法依据子路径特征和传输流量的体量特征上对fullmesh路径管理算法进行了修改并在Nor Net Core国际测试床上实施了该算法,在不同测试场景下对其性能进行了对比研究,其研究结果表明:PCDC-fullmesh算法有效提高了网络的性能,并针对不同大小的流量请求,从传输大数据流时网络有效吞吐量和小数据流的完成时间两个方面对其进行了分析,有效提高了用户的体验。本文主要的内容可概述为如下几点:1)最佳路径选取研究,引入子路径影响因子概念;2)分析MPTCP协议小数据流传输表现不佳的原因;3)将子路径影响因子作为子路径特征,预测子路径对整体吞吐量的影响;4)基于传输数据大小的分类,对不同大小的流量采取不同的路径集合进行传输;5)对于不同的数据请求,从不同性能指标分析网络服务质量;6)在国际测试床上测试并进行性能分析。

关键词：多路径传输 MPTCP 路径管理路径特征数据流特征

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改善网络服务器响应速度的几点建议

电子商务 2013年第10期14卷 56-57页

作者：刘彦平首都经济贸易大学

目前,应网络为平台的信息应用是普遍存在的,不论是园区网内的信息应用,还是internet之上的信息应用,几乎都是C/S工作模式。网络上的信息应用无不关注服务响应速度问题,如何改善网站及其通信环境的时间性能是找出改善网络服务速度的出路... 详细信息

目前,应网络为平台的信息应用是普遍存在的,不论是园区网内的信息应用,还是internet之上的信息应用,几乎都是C/S工作模式。网络上的信息应用无不关注服务响应速度问题,如何改善网站及其通信环境的时间性能是找出改善网络服务速度的出路。本文提出了相应的一些方法并进行了讨论。

关键词：电子商务数据流特征时间特性优化服务器性能改善通信环境负载均衡技术