[發明專利]一種加密挖礦流量識別方法、系統、裝置及存儲介質在審
| 申請號: | 202110101543.2 | 申請日: | 2021-01-26 |
| 公開(公告)號: | CN112787954A | 公開(公告)日: | 2021-05-11 |
| 發明(設計)人: | 劉玉佳 | 申請(專利權)人: | 武漢思普崚技術有限公司 |
| 主分類號: | H04L12/851 | 分類號: | H04L12/851;H04L29/06 |
| 代理公司: | 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 42231 | 代理人: | 黃君軍 |
| 地址: | 430070 湖北省武漢市東湖新技術開發區光谷大道3*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 加密 流量 識別 方法 系統 裝置 存儲 介質 | ||
1.一種加密挖礦流量識別方法,其特征在于,包括以下步驟:
獲取加密挖礦流量樣本,利用所述加密挖礦流量樣本訓練隱馬爾可夫模型,得到用于流量識別的隱馬爾可夫模型;
對加密挖礦流量會話進行過濾,得到過濾后的加密挖礦流量會話,根據過濾后的加密挖礦流量會話,形成觀測序列;
根據所述用于流量識別的隱馬爾可夫模型對觀測序列進行識別,得到匹配概率,根據所述匹配概率初步判斷加密挖礦流量會話是否為礦池會話,若是,則通過判斷服務器類型,最終確定加密挖礦流量會話是否為礦池會話。
2.根據權利要求1所述的加密挖礦流量識別方法,其特征在于,所述獲取加密挖礦流量樣本,具體包括:獲取挖礦客戶端、幣種及礦池的加密挖礦流量。
3.根據權利要求1所述的加密挖礦流量識別方法,其特征在于,利用所述加密挖礦流量樣本訓練隱馬爾可夫模型,得到用于流量識別的隱馬爾可夫模型,具體包括:
提取所述加密挖礦流量會話中應用程序數據包的負載大小、方向及時間信息,形成觀測序列,利用所述觀測序列不斷訓練隱馬爾可夫模型,直至隱馬爾可夫模型收斂,得到用于流量識別的隱馬爾可夫模型。
4.根據權利要求1所述的加密挖礦流量識別方法,其特征在于,所述對加密挖礦流量會話進行過濾,具體包括:過濾加密挖礦流量會話中的短會話。
5.根據權利要求1所述的加密挖礦流量識別方法,其特征在于,所述根據過濾后的加密挖礦流量會話,形成觀測序列,具體包括:提取過濾后的加密挖礦流量會話中應用程序數據包的負載大小、方向及時間信息,形成觀測序列。
6.根據權利要求1所述的加密挖礦流量識別方法,其特征在于,根據所述匹配概率初步判斷加密挖礦流量會話是否為礦池會話,具體包括:若所述匹配概率小于設定閾值,則初步判斷加密挖礦流量會話不為礦池會話,否則,初步判斷加密挖礦流量會話為礦池會話。
7.根據權利要求1所述的加密挖礦流量識別方法,其特征在于,所述通過判斷服務器類型,最終確定加密挖礦流量會話是否為礦池會話,具體包括:
獲取加密挖礦流量會話中的服務器IP端口信息,發送stratum協議的訂閱、認證、提交或保活消息至斷服務端,根據服務端的響應判斷服務端是否為挖礦服務器,若是挖礦服務器,則確定加密挖礦流量會話是礦池會話,若不是挖礦服務器,則確定加密挖礦流量會話不是礦池會話。
8.一種加密挖礦流量識別系統,其特征在于,包括模型獲取模塊、觀測序列獲取模塊及流量識別模塊;
所述模型獲取模塊,用于獲取加密挖礦流量樣本,利用所述加密挖礦流量樣本訓練隱馬爾可夫模型,得到用于流量識別的隱馬爾可夫模型;
所述觀測序列獲取模塊,用于對加密挖礦流量會話進行過濾,得到過濾后的加密挖礦流量會話,根據過濾后的加密挖礦流量會話,形成觀測序列;
所述流量識別模塊,用于根據所述用于流量識別的隱馬爾可夫模型對觀測序列進行識別,得到匹配概率,根據所述匹配概率初步判斷加密挖礦流量會話是否為礦池會話,若是,則通過判斷服務器類型,最終確定加密挖礦流量會話是否為礦池會話。
9.一種加密挖礦流量識別裝置,其特征在于,包括處理器以及存儲器,所述存儲器上存儲有計算機程序,所述計算機程序被所述處理器執行時,實現如權利要求1-7任一所述的加密挖礦流量識別方法。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機該程序被處理器執行時,實現如權利要求1-7任一所述的加密挖礦流量識別方法。
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