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基于DPI和机器学习的加密流量类型识别研究 被引量：6

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摘要 随着互联网全站加密流量不断飙升,如何通过有效技术手段,识别互联网中各种业务流量,区分不同服务提供差异化保障,成为了运营商面临的新挑战。针对DPI深层数据包检测技术能够识别出具体应用,但无法识别加密流量,提出了一种基于DPI技术和机器学习结合的加密流量识别方法,通过DPI技术识别大多数已知特征的网络流量,减少机器学习的计算量,再通过机器学习分析未知特征加密流量,并通过实验验证该方法能够弥补DPI技术的缺陷,提高识别率。
作者 陈贞贞
机构地区 中国移动通信集团广东有限公司
出处 《信息通信》 2018年第4期258-260,共3页 Information & Communications
关键词 加密流量识别 机器学习 深度包检测 流量分类
分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献120

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共引文献126

同被引文献45

引证文献6

二级引证文献21

信息通信
2018年 第4期

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