[發(fā)明專利]一種網(wǎng)絡(luò)流量識別方法、裝置、設(shè)備及機器可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011147234.0
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112350956B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 程萬里
• 申請（專利權(quán)）人: 新華三大數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司
• 主分類號: H04L47/2483
• 分類號: H04L47/2483
• 代理公司: 北京博思佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11415
• 代理人: 楊春香

本申請?zhí)峁┮环N網(wǎng)絡(luò)流量識別方法、裝置、設(shè)備及機器可讀存儲介質(zhì)，可以通過將當(dāng)前業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)特征值分別輸入至N個二分類決策樹模型中得到每一二分類決策樹模型輸出的業(yè)務(wù)類別概率，以根據(jù)每一二分類決策樹模型輸出的業(yè)務(wù)類別概率確定當(dāng)前業(yè)務(wù)所屬的目標業(yè)務(wù)類別。每一二分類決策樹模型輸出的業(yè)務(wù)類別概率對應(yīng)該二分類決策樹模型對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別，以及，基于二分類決策樹模型的特性，即使針對業(yè)務(wù)所使用新的IP地址或是遇到訓(xùn)練集中未存在的業(yè)務(wù)類別時，也能夠依據(jù)不同業(yè)務(wù)類別對應(yīng)業(yè)務(wù)特征值間的相似性，獲得當(dāng)前業(yè)務(wù)對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別概率，進而以通過對輸出的業(yè)務(wù)類別概率進行分析，確定出當(dāng)前業(yè)務(wù)所屬的業(yè)務(wù)類別，從而能夠提高流量的識別率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及業(yè)務(wù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)絡(luò)流量識別方法、裝置、設(shè)備及機器可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)覆蓋了生活的方方面面，與此同時，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴大引起業(yè)務(wù)的爆發(fā)式增長，復(fù)雜多變的互聯(lián)網(wǎng)新應(yīng)用也伴隨著技術(shù)的革新層出不窮。然而，由于傳輸控制協(xié)議/互聯(lián)協(xié)議TCP/IP架構(gòu)的開放性，各種針對網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和應(yīng)用程序漏洞的攻擊可能會造成國民經(jīng)濟的損失。因此，業(yè)務(wù)分類技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)安全的基礎(chǔ)，對保障網(wǎng)絡(luò)合理運行、維護信息安全具有重要作用。

現(xiàn)階段，基于機器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法，以其輕量級和靈活性成為了如今業(yè)務(wù)分類技術(shù)研究的方向。然而，目前大多數(shù)基于機器學(xué)習(xí)的業(yè)務(wù)識別方案，都是基于應(yīng)用時當(dāng)前業(yè)務(wù)傳輸所使用的IP地址和訓(xùn)練時樣本流量傳輸所使用的IP地址相同的前提下進行識別，然而在實際應(yīng)用中，不可能獲取所有IP地址傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這就造成在真實網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，當(dāng)同一應(yīng)用程序輸出的業(yè)務(wù)在傳輸時使用新的IP地址或遇到訓(xùn)練集中未存在的業(yè)務(wù)類別時，不能有效地對當(dāng)前業(yè)務(wù)進行識別。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請?zhí)峁┚W(wǎng)絡(luò)流量識別方法、裝置、設(shè)備及機器可讀存儲介質(zhì)，以提高流量的識別率。

具體地，本申請是通過如下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

一方面，本申請實施例提供一種網(wǎng)絡(luò)流量識別方法，所述方法包括：

獲得當(dāng)前業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)流量的業(yè)務(wù)特征值；所述業(yè)務(wù)特征值的數(shù)量大于或等于1；

將獲得的業(yè)務(wù)特征值分別輸入至N個二分類決策樹模型中，得到每一所述二分類決策樹模型輸出的當(dāng)前業(yè)務(wù)所屬該二分類決策樹模型對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別的業(yè)務(wù)類別概率；所述N大于或等于1；

根據(jù)每一二分類決策樹模型輸出的業(yè)務(wù)類別概率確定所述當(dāng)前業(yè)務(wù)所屬的目標業(yè)務(wù)類別。

另一方面，基于相同的構(gòu)思，本申請實施例還提供一種網(wǎng)絡(luò)流量識別裝置，所述裝置包括：

業(yè)務(wù)特征值獲取單元，用于獲取獲得當(dāng)前業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)流量的業(yè)務(wù)特征值；所述業(yè)務(wù)特征值的數(shù)量大于或等于1；

信息獲得單元，用于將獲得的業(yè)務(wù)特征值分別輸入至N個二分類決策樹模型中，得到每一所述二分類決策樹模型輸出的當(dāng)前業(yè)務(wù)所屬該二分類決策樹模型對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別的業(yè)務(wù)類別概率；所述N大于或等于1；

業(yè)務(wù)類別確定單元，用于根據(jù)每一二分類決策樹模型輸出的業(yè)務(wù)類別概率確定所述當(dāng)前業(yè)務(wù)所屬的目標業(yè)務(wù)類別。

再一方面，本申請實施例提供一種電子設(shè)備，包括處理器和機器可讀存儲介質(zhì)，所述機器可讀存儲介質(zhì)存儲有能夠被所述處理器執(zhí)行的機器可執(zhí)行指令；所述處理器用于執(zhí)行機器可執(zhí)行指令，以實現(xiàn)上述實施例所述的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法的方法步驟。

再一方面，本申請實施例還提供一種機器可讀存儲介質(zhì)，所述機器可讀存儲介質(zhì)存儲有機器可執(zhí)行指令，所述機器可執(zhí)行指令在被處理器調(diào)用和執(zhí)行時，所述機器可執(zhí)行指令促使所述處理器實現(xiàn)上述實施例所述的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法的方法步驟。