基于支持向量机的加密流量识别方法

摘要：

针对现有的加密流量识别方法难以区分加密流量和非加密压缩文件流量的问题,对互联网中的加密流量、txt流量、doc流量、jpg流量和压缩文件流量进行分析,发现基于信息熵的方法能够有效地将低熵值数据流和高熵值数据流区分开.但该方法不能识别每个字节是随机的而全部流量是伪随机的非加密压缩文件流量,因此采用相对熵特征向量{h0,h1,h2,h3}区分低熵值数据流和高熵值数据流,采用蒙特卡洛仿真方法估计π值的误差perror来区分局部随机流量和整体随机流量.最终提出基于支持向量机的加密流量和非加密流量的识别方法SVM-ID,并将特征子空间ΦSVM={h0,h1,h2,h3,perror}作为SVM-ID方法的输入.将SVM-ID方法和相对熵方法进行对比实验,结果表明,所提方法不仅能够很好地识别加密流量,还能区分加密流量和非加密的压缩文件流量.

关键词：加密流量识别、相对熵、蒙特卡洛仿真、支持向量机

所属期刊栏目：47

分类号：TP393.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划资助项目2015AA015603;国家自然科学基金资助项目61602114;中兴通讯研究基金资助项目、软件新技术与产业化协同创新中心资助项目

在线出版日期：2017-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：655-659