[发明专利]一种对网络加密流量自动进行特征提取和识别的方法有效
| 申请号： | 201910752472.5 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110391958B | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 徐锐;代宏伟 | 申请（专利权）人： | 北京中安智达科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京高文律师事务所 11359 | 代理人： | 徐江华;李宝玉 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种对网络加密流量自动进行特征提取和识别的方法，包括下列步骤：S1：数据采集阶段，使用抓包工具对网络加密数据流量进行抓取；S2：数据预处理阶段，将数据包进行过滤，排除无用包干扰，得到用于特征提取的样本数据，构建完整数据集；S3：特征提取阶段，采用相似度算法对数据预处理阶段产生的完整数据集进行相似度分类，对具有高相关性、高相似度的数据进行聚类的方式进行特征提取；S4：数据建模阶段，对聚类后的数据进行标记，采用机器学习算法构建分类模型，数据验证模型的准确性和识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 加密 流量 自动 进行 特征 提取 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种对网络加密流量自动进行特征提取和识别的方法，包括下列步骤：S1：数据采集阶段，使用抓包工具对网络加密数据流量进行抓取；S2：数据预处理阶段，将数据包进行过滤，排除无用包干扰，得到用于特征提取的样本数据，构建完整数据集；S3：特征提取阶段，采用相似度算法对数据预处理阶段产生的完整数据集进行相似度分类，对具有高相关性、高相似度的数据进行聚类的方式进行特征提取；S4：数据建模阶段，对聚类后的数据进行标记，采用机器学习算法构建分类模型，数据验证模型的准确性和识别效果。
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