[發明專利]HTTPS流量識別方法、裝置、終端設備及存儲介質有效
| 申請號: | 201711409687.4 | 申請日: | 2017-12-20 |
| 公開(公告)號: | CN108173781B | 公開(公告)日: | 2019-08-16 |
| 發明(設計)人: | 鄭濤;林宇揚;傅宇;彭司宇;陳杰;李秀海 | 申請(專利權)人: | 宜通世紀科技股份有限公司 |
| 主分類號: | H04L12/851 | 分類號: | H04L12/851;G06K9/62;G06F16/35;H04L29/08 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 麥小嬋;郝傳鑫 |
| 地址: | 510665 廣東省廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 流量數據 流量識別 特征變量 支持向量機分類 存儲介質 流量類型 樣本流量 預先創建 終端設備 圖片 計算復雜度 口徑計算 數據獲取 預先建立 預設 | ||
本發明公開了一種HTTPS流量識別方法、裝置、終端設備及存儲介質,所述HTTPS流量識別方法包括:獲取HTTPS流量數據;根據預設的計算口徑計算所述HTTPS流量數據的每一XDR特征變量,得到所述HTTPS流量數據的全部XDR特征變量;將所述HTTPS流量數據的全部XDR特征變量輸入預先創建的支持向量機分類模型,得到所述HTTPS流量數據對應的流量類型;其中,所述流量類型為圖片流量或非圖片流量;所述支持向量機分類模型根據預先建立的樣本流量數據的XDR特征變量數據預先創建,所述樣本流量數據為已標記為圖片流量和非圖片流量的數據。采用本發明實施例能夠降低HTTPS流量的圖片流量識別的數據獲取難度和計算復雜度,降低識別成本。
技術領域
本發明涉及移動互聯網業務流量識別技術領域,尤其涉及一種HTTPS流量識別方法、裝置、終端設備以及存儲介質。
背景技術
HTTPS是一種保證網頁數據安全傳輸的加密協議。在HTTPS協議中,HTTP負責網頁數據的傳輸,SSL/TLS協議負責數據加密和身份認證。目前,HTTPS協議已經被廣泛地應用到網絡銀行、網絡支付、電子商務等重要服務中。眾多Web站點為了自身在通訊過程中的安全,也都通過HTTPS協議來進行數據傳輸。而流量識別和分類是一種有效的網絡管理手段,它通過主動獲取網絡流量,對其進行分析,全面地了解當前網絡環境中各種網絡應用的運行狀況,因此,實現HTTPS流量識別具有重要的意義。然而,現有方案通過DFI技術獲取IP流特征對HTTPS流量進行識別,數據獲取難度大,計算復雜度高,實現識別成本高,可行性較差。
發明內容
本發明實施例提供一種HTTPS流量識別方法、裝置、終端設備以及存儲介質,能有效解決現有HTTPS流量識別技術數據獲取難度大,計算復雜度高,可行性較差的技術問題。
本發明一實施例提供一種HTTPS流量識別方法,包括:
獲取HTTPS流量數據;
根據預設的計算口徑計算所述HTTPS流量數據的每一XDR特征變量,得到所述HTTPS流量數據的全部XDR特征變量;
將所述HTTPS流量數據的全部XDR特征變量輸入預先創建的支持向量機分類模型,得到所述HTTPS流量數據對應的流量類型;其中,所述流量類型為圖片流量或非圖片流量;所述支持向量機分類模型根據預先建立的樣本流量數據的XDR特征變量數據預先創建,所述樣本流量數據為已標記為圖片流量和非圖片流量的數據。
優選地,所述每一XDR特征變量及其對應的計算口徑如下表所示:
優選地,所述所述支持向量機分類模型根據預先建立的樣本流量數據的XDR特征變量數據預先創建,具體包括:
對樣本流量數據進行不放回抽樣,生成訓練集和測試集;
對訓練集中的XDR特征變量數據進行支持向量機訓練,得到可用于識別圖片流量和非圖片流量的支持向量機分類模型。
優選地,使用測試集中的XDR特征變量數據測試所述支持向量機分類模型的分類結果,計算分類結果的查準率、查全率和F值,對所述支持向量機分類模型的參數進行優化。
優選地,在所述獲取HTTPS流量數據后,還包括:
對所述HTTPS流量數據進行清洗,包括用“0”填補空缺值,剔除噪聲數據、極大值和極小值,以及對HTTPS流量數據進行離散化處理。
優選地,所述HTTPS流量識別方法還包括:
分別將識別為圖片流量和非圖片流量的HTTPS流量數據的SSL/TLS協議頭中包含的服務器HOST提取出來;
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