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申请/专利权人：成都融微软件服务有限公司
摘要：本发明公开了移动应用加密同质流量识别方法、装置、设备及介质，属于流量识别技术领域,该方法将加密移动应用的每条流量和其伴随的上下文流量构建成为流量相关图，使用时序注意力门控循环单元与残差并行图注意力网络对上下文流量的重要性进行建模，利用上下文流对同质流量进行增强，达到识别同质流量的目的，在流量识别模型构建过程中利用时空特征增量式学习方法训练移动应用加密同质流量特征学习识别模型以提高模型的鲁棒性。本发明可以有效识别出移动应用加密同质流量类型，提升移动开放网络环境下加密流量的判别准确性。
主权项：1.一种移动应用加密同质流量识别方法，其特征在于，所述方法包括：响应于获取的移动应用加密流量原始数据，对所述原始数据进行预处理，抽取时空特征数据，具体包括：将移动应用原始流量文件按照时间阈值划分为多个突发，每一个突发中的数据包按照五元组划分成流；对流进行初步清洗，删除无效数据；从流中提取前N个数据包的前256字节，不足N个数据包的流或负载长度不足256字节的包使用0补足，并将每个字节转为十进制数，N为设置提取的数据包个数；区分数据包的上行和下行方向，其中，一次完整的移动应用会话流中第一个数据包的方向为上行，将与第一个数据包具有相同起始地址和目的地址以及端口号的负载数据作为上行负载数据，其余作为下行负载数据；按照数据包时间先后顺序的组织方式，排列得到移动应用加密流量时空特征数据；基于图结构的表示方式构建移动应用加密同质流量的时空特征相关图，具体包括：将所述突发中的每一条流表示为一个图节点，从移动应用加密数据时空特征中提取特征作为图节点的特征，每个图节点中嵌入负载序列长度、负载数据方向和包含256字节大小的负载数据特征；对每个突发中m条流提取所选特征构造为m个图节点，将图节点之间相互连接，得到所有突发的时空特征相关图；构建移动应用加密同质流量时序特征学习识别模型，学习所述时空特征相关图；基于时空特征增量式学习方法训练所述特征学习识别模型；利用训练完成的特征学习识别模型执行分类预测，输出移动应用加密同质流量分类识别结果。
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权利要求：
百度查询： 成都融微软件服务有限公司 移动应用加密同质流量识别方法、装置、设备及介质
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