一种基于NetFlow数据的特定加密流量识别方法及系统

    公开(公告)号:CN113630384A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202110778054.0

    申请日:2021-07-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于NetFlow数据的特定加密流量识别方法及系统。该方法的步骤包括:利用原始网络流量生成NetFlow序列;采用双向LSTM网络捕获NetFlow序列的上下文关系;采用注意力机制对NetFlow序列的上下文关系进行注意力权重计算,得到NetFlow序列的特征;利用得到的NetFlow序列的特征识别加密流量。本发明以NetFlow序列作为输入来保护用户隐私,利用双向LSTM网络尽可能捕获稀疏流记录上下文关系,增加注意力机制进行注意力权重计算,对信息进行加权,实现对相关性特征的增强,自动学习流记录的潜在特征。即使在较低的采样率下,本发明仍能够取得较好的加密流量识别效果。

    一种基于向量空间下语言建模的IPv6目标生成方法和装置

    公开(公告)号:CN112651227A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011328134.8

    申请日:2020-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于向量空间下语言建模的IPv6目标生成方法和装置。本发明将整个活动地址空间映射到语义向量空间,实验证明这可以有效地对活动地址空间进行地址分类;通过使用Transformer网络进行建模,采用基于余弦相似度和softmax温度参数的方法来替换语言模型中的概率预测,实验证明该方案可以全面考虑多个序列关系,并生成与数据集具有语义相似且更富有创造性的地址序列。本发明首次探索了IPv6语义空间的构建,可以有效地提取地址的语义信息并对活跃地址空间分类,采用了新的生成方法完善了语言模型以获得富有创意性的地址序列,能够在有限数据集下生成更多的活跃目标。

    一种基于TCP/IP协议栈指纹的操作系统被动识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110868409A

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201911086474.1

    申请日:2019-11-08

    Abstract: 本发明提供了一种基于TCP/IP协议栈指纹的操作系统被动识别方法及系统,在不需要对网络加密流量解密的前提下,利用IP协议、TCP协议以及TLS协议的头部字段信息和网络流包长和包传输时间序列的统计信息,识别客户端的操作系统类型以及主要版本信息,进而评估目标网络中各主机的网络安全漏洞风险,推断互联网中NAT设备的存在数量。本发明借鉴流量分类领域中的已有成果,在特征集中引入网络流的统计信息特征,增强不同操作系统流量之间的区分性;并首次将LightGBM模型作为完成识别任务的机器学习模型,利用该模型支持类别特征输入的特性,解决了多维度类别特征one-hot编码后导致的特征维度爆炸问题。

    一种移动应用私有加密协议的用户行为精细化分类方法及系统

    公开(公告)号:CN109861957A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201811311918.2

    申请日:2018-11-06

    Abstract: 本发明公开了一种移动应用私有加密协议的用户行为精细化分类方法及系统。本方法为:1)采集移动应用的流量,然后根据设置的私有加密协议特征从采集的流量中识别出私有加密协议流量;2)从识别出的私有加密协议流量中采集设定用户行为类别的流量数据并标注;3)根据步骤2)采集并标注的流量数据生成训练集、验证集以及测试集;4)对三集合中的流量数据进行特征提取,将其转换为特征向量;5)设置所选分类器的超参数,训练所选分类器;6)利用验证集对应的特征向量验证训练分类器;7)对分类器在测试集上进行分类,如果满足设定标准,则利用该分类器对待处理移动应用流量进行分类。本发明能对用户的不同操作产生的流量进行精细化的分类。

    基于动态时间规整算法的网络流量精细化分类方法和装置

    公开(公告)号:CN108566340A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810111617.9

    申请日:2018-02-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于动态时间规整算法的网络流量精细化分类方法和装置。该方法包括:1)采集网络流量中的数据包的到达时间序列,对其进行归一化处理并转换为梯度序列,作为模板序列;2)采集待识别网络流量中数据包的到达时间序列,对其进行归一化处理并转换为梯度序列,作为检测序列;3)通过动态时间规整算法规整检测序列和模板序列,并计算其相似度;4)将检测序列和模板序列的相似度与预设的相似度阈值做比较,实现待识别网络流量的分类。本发明可以应用于高速网络环境下实时自动化的流量精细化分类,可以解决加密流量和网络延迟带来的难以精细化分类的问题。

    一种基于融合用户行为和迅雷ID的NAT检测方法

    公开(公告)号:CN106850599A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710037609.X

    申请日:2017-01-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于融合用户行为和迅雷ID的NAT检测方法。本方法为:1)流量处理平台从捕获的网络流量中提取User‑Agent、Cookie ID、和迅雷ID信息,并将提取出的信息拼接成JSON串;2)根据网络流量的五元组将JSON串负载均衡到流量处理平台中相应的服务器进行处理;3)所述服务器根据五元组对数据进行分类,当判断某一五元组对应的TCP流结束时;对该TCP流进行在线处理;其中,在线处理方法为:根据五元组计算客户端IP的主机出度、主机入度,判定该客户端IP的NAT属性,并计算该客户端IP的主机规模。本发明能够对大量IP属性进行标定并对NAT规模进行精准判断。

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