基于多任务特征学习的网络加密流量识别算法

摘要：

加密数据流难以从其数据内容进行监管,但却是非法数据、敏感信息监管的重要对象.目前对加密数据流识别的研究大多依据特定的加密传输协议,主要通过端口匹配识别、深度包检测、深入流检测等来进行识别,这些方法实施的前提是加密协议已知,并未给出一种通用的加密数据流识别方法.对当前加密数据流识别技术进行了分析,分析加密数据流外在数据形式中所蕴含的内在属性信息,遵循"随机性特征——盲识别"的研究思路,研究一种通用的网络加密流量识别方法,利用加密流量的随机性特征,提出基于多任务特征学习的网络加密流量识别算法.该算法利用l2,1正则化项对一组相关任务进行联合特征学习.实验结果表明:该算法可有效识别网络加密流量,识别精度可达到80％以上.

关键词：加密流量识别、随机性、NIST检验、特征选择、多任务特征学习

所属期刊栏目：31

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：江苏省自然科学基金青年项目BK20140075

在线出版日期：2021-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：112-117