[發(fā)明專利]一種自動(dòng)生成細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)程序功能流量指紋的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710948442.2
• 申請(qǐng)日: 2017-10-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107682225B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐亞哲;李勛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類號(hào): H04L12/26
• 分類號(hào): H04L12/26
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 徐文權(quán)

本發(fā)明公開(kāi)了一種自動(dòng)生成細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)程序功能流量指紋的方法，涉及網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)識(shí)別，主要是對(duì)某個(gè)特定應(yīng)用中的不同功能模塊進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明將底層流量按照長(zhǎng)字符串進(jìn)行處理，計(jì)算并記錄頻繁出現(xiàn)的字符片段和對(duì)應(yīng)出現(xiàn)的次數(shù)。通過(guò)后續(xù)的交并操作，合并操作以及最終指紋提純操作最終獲取對(duì)應(yīng)指紋。通過(guò)上述方式，本發(fā)明能夠自動(dòng)地、有效地制定網(wǎng)絡(luò)程序功能的指紋，通過(guò)該指紋可以識(shí)別出一個(gè)網(wǎng)絡(luò)程序不同的功能，從而使精確控制網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，挖掘有價(jià)值信息成為可能。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)流量業(yè)務(wù)種類識(shí)別領(lǐng)域，特別涉及一種自動(dòng)生成細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)程序功能流量指紋的方法。

背景技術(shù)

隨著網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，各種新的業(yè)務(wù)應(yīng)用不斷地出現(xiàn)，所使用的通信協(xié)議也愈顯復(fù)雜。而且網(wǎng)絡(luò)上的惡意攻擊行為也越來(lái)越多，因此網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別是非常重要的，它有助于網(wǎng)絡(luò)管理者對(duì)各種業(yè)務(wù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控與管理；有助于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商在規(guī)劃和建設(shè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)了解網(wǎng)絡(luò)各類業(yè)務(wù)流的狀況。特別的是，細(xì)粒度的流量識(shí)別可以了解到一個(gè)軟件中某個(gè)功能被用戶喜愛(ài)程度及相應(yīng)的用戶行為，為以后網(wǎng)絡(luò)程序設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)提供依據(jù)，更能在深層次上對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)量與監(jiān)控，進(jìn)而指導(dǎo)開(kāi)發(fā)人員為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的用戶體驗(yàn)。

目前，在網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別領(lǐng)域中的大部分研究都關(guān)注對(duì)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和應(yīng)用的分類。很多研究者都使用已有分類方法的變種，或者將多種分類方法相結(jié)合的技術(shù)，改善之前研究的分類效率及準(zhǔn)確率。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)流量的規(guī)模逐漸擴(kuò)大，流量特征也越來(lái)越復(fù)雜，因此很難找到一種準(zhǔn)確率達(dá)到100％的流分類方法。相比于改善已有分類算法，使其準(zhǔn)確率提高1％-2％來(lái)說(shuō)，在一個(gè)新的分類層次研究流分類問(wèn)題顯得更加有意義。細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)程序功能流量識(shí)別就是一個(gè)新的分類思想，其指的是：對(duì)某個(gè)特定應(yīng)用中的不同功能模塊進(jìn)行識(shí)別。所以細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)程序功能流量識(shí)別關(guān)鍵問(wèn)題就是為特定應(yīng)用中的不同功能模塊生成指紋，以便后期識(shí)別區(qū)分。細(xì)粒度流量識(shí)別目前對(duì)它的研究較少，大部分是采用流量統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行識(shí)別，例如采集包長(zhǎng)、包間隔、比特率等作為特征值。這種方法受網(wǎng)絡(luò)狀況影響較大、對(duì)噪音敏感、精度很難保證。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種自動(dòng)生成細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)程序功能流量指紋的方法，以解決上述問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種自動(dòng)生成細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)程序功能流量指紋的方法，包括以下步驟：

步驟一：按照程序功能的不同，采集對(duì)應(yīng)的流量數(shù)據(jù)包；

步驟二：不同功能的流量數(shù)據(jù)包按照長(zhǎng)字符串對(duì)待，首先將長(zhǎng)字符串分成固定長(zhǎng)度的片段；如果一個(gè)片段頻繁在數(shù)據(jù)包中出現(xiàn)，出現(xiàn)的頻率大于或者等于預(yù)先設(shè)置好的閾值，此片段將被選中作為頻繁片段；

步驟三：得到頻繁片段后，刪除不同功能程序?qū)?yīng)頻繁片段之間的片段交集，本步驟包括以下兩個(gè)階段：階段一，找出頻繁片段之間的交集集合；階段二，在不同功能對(duì)應(yīng)的頻繁片段中刪除相同片段；

步驟四：將每一個(gè)程序功能對(duì)應(yīng)的頻繁片段集合中的片段進(jìn)行合并，保留合并后片段及其出現(xiàn)次數(shù)，然后刪除合并之前的兩個(gè)短字符片段及其出現(xiàn)次數(shù)，循環(huán)該步驟直到不能合并為止，最終頻繁片段集合為初步指紋；

步驟五：循環(huán)步驟一到步驟四多次，對(duì)相同的功能制定的多次初步指紋進(jìn)行求交集，最后生成程序各功能的最終指紋。

進(jìn)一步的，步驟三中階段二的相同片段是指兩個(gè)片段字符相同。

進(jìn)一步的，步驟四中合并有兩個(gè)條件：第一，兩個(gè)片段應(yīng)該相鄰或者前后有相交的字符；第二，合并分值必須滿足預(yù)先設(shè)置的閾值。

進(jìn)一步的，步驟五中對(duì)于字符片段相同而相應(yīng)的出現(xiàn)次數(shù)不同的，最終的出現(xiàn)次數(shù)值取最小值。