[發(fā)明專利]一種網(wǎng)絡(luò)流量分類方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810471903.6
• 申請日: 2018-05-17
• 公開（公告）號: CN110505180A
• 公開（公告）日: 2019-11-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳曉;余樹文;郭志川;唐政治
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學院聲學研究所
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;G06K9/62
• 代理公司: 11472 北京方安思達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 陳琳琳;王蔚<國際申請>=<國際公布>=

1.一種網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，所述方法包括：

步驟1)獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流；

步驟2)將所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化為二維矩陣，提取二維矩陣的方向梯度直方圖特征A₁和局部二值模式直方圖特征A₂，并將A₁和A₂進行拼接形成線性可分特征；

步驟3)將所述線性可分特征輸入支持向量機模型實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的分類。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于，所述步驟1)具體為：從網(wǎng)絡(luò)中截取數(shù)據(jù)流量包，將一系列具有相同源地址、目的地址、源端口、目的端口和協(xié)議的數(shù)據(jù)流量包匯聚為一個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于，所述步驟2)具體包括：

步驟2-1)將所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化為m*k的二維矩陣；

步驟2-2)將所述二維矩陣視為m*k大小的8位灰度圖，提取方向梯度直方圖特征向量A₁；

步驟2-3)將所述二維矩陣視為m*k大小的8位灰度圖，提取局部二值模式直方圖特征向量A₂；

步驟2-4)將特征向量A₁和特征向量A₂進行拼接形成線性可分特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于，所述步驟2-1)具體包括：

步驟2-1-1)選取常數(shù)m，獲取所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的前m個連續(xù)的數(shù)據(jù)包，對每個數(shù)據(jù)包讀取TCP或UDP協(xié)議的有效載荷原始數(shù)據(jù)；

步驟2-1-2)選取常數(shù)k，對上述每個有效載荷提取前k個字節(jié)，將所述k個字節(jié)的數(shù)據(jù)歸一化落在[0,255]的范圍內(nèi)，作為矩陣的每一行；

步驟2-1-3)對有效載荷不足k個字節(jié)長度的數(shù)據(jù)包，在矩陣該行尾部采取補0操作；對不足m個包的數(shù)據(jù)流，在矩陣尾部采取補0操作，直至形成m*k大小的矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于，所述步驟2-2)具體包括：

步驟2-2-1)將所述灰度圖劃分成8*8像素的單元格；

步驟2-2-2)把梯度方向平均劃分為9個區(qū)間，計算每個單元格中每個像素的梯度，包括梯度的方向和梯度的幅值；

步驟2-2-3)統(tǒng)計所述每個單元格的梯度方向直方圖，得到一個9維的特征向量；

步驟2-2-4)每相鄰的2*2個單元格構(gòu)成一個塊，把一個塊內(nèi)的特征向量連起來得到特征向量，并進行歸一化處理；

步驟2-2-5)按步長8滑動16*16的塊窗口，獲得若干個塊；

步驟2-2-6)將所述每個塊的特征向量進行連接成為一個特征向量A₁。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法，其特征在于，所述步驟2-3)具體包括：

步驟2-3-1)將所述灰度圖劃分成16*16像素的塊；

步驟2-3-2)對于每個塊中的每個像素，將相鄰的8個像素的灰度值與其比較，若周圍像素值大于中心像素值，則所述周圍像素點的位置被標記為1，否則標記為0，若像素點位于圖像邊緣，則圖像外的像素點同樣標記為0；這樣，3*3鄰域內(nèi)的8個點經(jīng)比較產(chǎn)生8位二進制數(shù)，即得到該窗口中心像素點的二進制模式；

步驟2-3-3)統(tǒng)計所述每個塊的二進制模式直方圖，即每個二進制數(shù)出現(xiàn)的頻率，按等價模式對二進制模式種類進行降維，得到特征向量，并進行歸一化處理；

步驟2-3-4)按步長8滑動16*16的塊窗口，獲得獲得若干個塊；

步驟2-3-5)將所述每個塊的特征向量進行連接成為一個特征向量A₂。