[發明專利]一種自動化挖掘比特粒度特征的網絡流量分類與應用識別方法

有效

• 申請號: 201510426290.0
• 申請日: 2015-07-21
• 公開（公告）號: CN105071984B
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發明（設計）人: 王秋晨
• 申請（專利權）人: 王秋晨
• 主分類號: H04L12/26
• 分類號: H04L12/26
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 吳開磊

1.一種自動化挖掘比特粒度特征的網絡流量分類與應用識別方法，其特征在于，包括：

步驟1，創建指定網絡應用流量的事項數據庫D_old；

步驟2，建立指定哈希表Bit-Table，產生新事項數據庫D_new；

步驟3，構建基于D_new的前綴樹Miner-Tree；

步驟4，基于最小支持度和最小置信度的剪枝，形成比特粒度特征；

步驟5，基于比特粒度特征的網絡應用流量識別；

將每條網絡流轉換成一項事務項(Transaction)，其中每條網絡流的每一個比特轉換成一個項(Item)；通過這種方式，每條網絡流對應的事務項共同組成事項數據庫D_old；

所述步驟2具體包括如下處理：

步驟21，根據可用內存建立合適大小的哈希表Bit-Table；

步驟22，計算事項數據庫D_old中每個項的支持度；

步驟23，根據支持度重新排序每個事務項中的所有項的排序，形成新事項數據庫D_new。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟1具體包括如下處理：

步驟11，捕獲指定網絡應用的一定數量的網絡流量；

步驟12，底層處理上述獲取的網絡流量，提取全部網絡流；

步驟13，將上述得到的每條網絡流格式化為事務項，得到事項數據庫D_old。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟22具體包括如下處理：

步驟221，依次讀取上述產生的事項數據庫D_old中的每個事務項中的每個項，并通過哈希運算將每個項映射到不同的哈希單元；

步驟222，遍歷D_old完成后，得到事項數據庫中每個不同項的支持度，這里支持度即D_old的每個不同項在全部事務項中出現的百分比。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟23具體包括如下處理：

步驟231，再次讀取上述產生的事項數據庫D_old中的每個事務項中的每個項，并檢查每個不同項的支持度；

步驟232，從每個事務項中刪除項的支持度小于已設置的支持度閾值的項；

步驟233，在每個事務項中根據每個項的支持度大小重新排序所有項的位置，由大到小排列；

步驟234，所有新的事務項組成新的事項數據庫D_new。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟3進一步包括：

構建基于D_new的前綴樹Miner-Tree，每個事務項的所有項按照已排列的順序依次導入根節點為空的前綴樹，其中每個項占據Miner-Tree的一個節點，不同事務項的完全相同的前X項可共用相同的X個節點，并記錄每個節點在所有事務項中出現的重疊次數，如果節點不存在則建立新的節點分支；通過這種方式，將新事項數據庫D_new中的所有事務項轉換成Miner-Tree存儲。