本發(fā)明屬于計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于流梯度導(dǎo)向的加密流量識別方法。

背景技術(shù)：

對等網(wǎng)絡(luò)(Peer-to-Peer,P2P)技術(shù)在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)中取得了廣泛的應(yīng)用，例如：流媒體業(yè)務(wù)、VoIP、文件共享等諸多領(lǐng)域都采用對等網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)。由于該技術(shù)具有易于實現(xiàn)、承載能力強、適合個人用戶等特點，其在網(wǎng)絡(luò)中的使用率極高。然而，對等網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)開放式的特點導(dǎo)致其安全性無法滿足當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的需求，各種經(jīng)過加密的木馬病毒、惡意軟件、盜版信息在對等網(wǎng)絡(luò)中大量傳播，如何提高網(wǎng)絡(luò)安全性成為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的加密流量識別方法有：基于機器學(xué)習(xí)的加密流量識別方法、基于經(jīng)典關(guān)鍵標(biāo)識的加密流量識別方法等；但是，目前的加密流識別方法在識別率以及復(fù)雜度方面均無法滿足現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的需求，其往往沒有考慮網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的梯度導(dǎo)向；并且，現(xiàn)有的加密流量識別方法不支持流量特征實時變化的識別，對于更廣泛的加密流不具有相應(yīng)的識別率。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明提供一種基于流梯度導(dǎo)向的加密流量識別方法，解決現(xiàn)有技術(shù)中的加密流識別率及復(fù)雜度方面的缺陷，針對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的梯度導(dǎo)向，實現(xiàn)對加密流更好的識別率，進一步保障網(wǎng)絡(luò)信息的安全性、穩(wěn)定性，應(yīng)用于數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)各級節(jié)點中，對任意網(wǎng)絡(luò)加密流識別均具有適用性。

按照本發(fā)明所提供的設(shè)計方案，一種基于流梯度導(dǎo)向的加密流量識別方法，包含如下步驟：

步驟1、根據(jù)已知數(shù)據(jù)流訓(xùn)練集合，計算數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識；

步驟2、提取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流，包含抓取目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流、及非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流，分別計算目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識及非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識；

步驟3、針對網(wǎng)絡(luò)待測未知流量，計算未知流量的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識；

步驟4、分別計算未知流量與目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)兩者之間的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識的相關(guān)偏移量St，及未知流量與非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)之間的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識的相關(guān)偏移量Sn；

步驟5、判斷相關(guān)偏移量St是否大于Sn，若是，則判定該未知流量為目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)，否則，則判定該未知流量為非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)。

上述的，計算數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識，包含如下內(nèi)容：

統(tǒng)計數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)包括前序數(shù)據(jù)包大小、當(dāng)前數(shù)據(jù)包大小、前序數(shù)據(jù)包到達間隔、及當(dāng)前數(shù)據(jù)包到達間隔；

根據(jù)數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)，計算數(shù)據(jù)流關(guān)鍵標(biāo)識，得到其梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識。

上述的，計算數(shù)據(jù)流關(guān)鍵標(biāo)識，其具體內(nèi)容如下：

根據(jù)數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)的變化梯度，評估其梯度導(dǎo)向加權(quán)函數(shù)指標(biāo)，對數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)進行加權(quán)處理；

刻畫梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識為矢量數(shù)據(jù)對，建立數(shù)據(jù)流表征統(tǒng)計矢量數(shù)據(jù)序列，得到矢量概率密度函數(shù)；

通過平滑濾波器對矢量概率密度函數(shù)進行過濾處理，得到該數(shù)據(jù)流的梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識。

上述的，數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)的變化梯度由數(shù)據(jù)包上一狀態(tài)與當(dāng)前狀態(tài)決定。

上述的，數(shù)據(jù)流表征統(tǒng)計矢量數(shù)據(jù)序列為二維矢量數(shù)據(jù)序列，其中，第一維度由前序數(shù)據(jù)包與當(dāng)前數(shù)據(jù)包大小加權(quán)決定，第二維度由前序數(shù)據(jù)包與當(dāng)前數(shù)據(jù)包抵達間隔加權(quán)決定。

上述的，數(shù)據(jù)流表征統(tǒng)計矢量數(shù)據(jù)序列，當(dāng)前數(shù)據(jù)包與前序數(shù)據(jù)包大小之比，兩者變化正相關(guān)。

上述的，數(shù)據(jù)流表征統(tǒng)計矢量數(shù)據(jù)序列，當(dāng)前數(shù)據(jù)包到達間隔與前序數(shù)據(jù)包到達間隔之比，兩者變化正相關(guān)。

上述的，步驟4中的計算相關(guān)偏移量，還包含對相關(guān)偏移量的取模運算。

優(yōu)選的，相關(guān)偏移量用于比較數(shù)據(jù)流關(guān)鍵標(biāo)識之間的近似度，相關(guān)偏移量為非負(fù)數(shù)，取值范圍[0,1]。

優(yōu)選的，相關(guān)偏移量未知流量中的元素以概率p由關(guān)鍵標(biāo)識所對應(yīng)的應(yīng)用層關(guān)鍵標(biāo)識產(chǎn)生，該元素與未知流量的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識最大值正相關(guān)，與未知流量的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識矢量數(shù)據(jù)對的加權(quán)均值正相關(guān)，與未知流量的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識最小值負(fù)相關(guān)。

本發(fā)明的有益效果：

1、本發(fā)明通過計算已知訓(xùn)練集合中數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識，提取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量并進行關(guān)鍵標(biāo)識分析，分別計算網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)與非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)的關(guān)鍵標(biāo)識，針對待測量未知數(shù)據(jù)流，利用梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識計算方法，計算未知流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識，再分別計算未知流關(guān)鍵標(biāo)識與目標(biāo)以及非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)關(guān)鍵標(biāo)識相關(guān)偏移量，判斷未知流關(guān)鍵標(biāo)識與目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)關(guān)鍵標(biāo)識相關(guān)偏移量是否大于未知流關(guān)鍵標(biāo)識與非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)關(guān)鍵標(biāo)識相關(guān)偏移量，若是，則判定該未知流為目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)，若否，則判定該未知流是非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)；識別率高，更加準(zhǔn)確。

2、本發(fā)明應(yīng)用于各級數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)各級節(jié)點中，提取未知流并計算梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識與已知目標(biāo)流量做相關(guān)偏移量比較，判定流類型；通過比較未知數(shù)據(jù)流與已訓(xùn)練數(shù)據(jù)流關(guān)鍵標(biāo)識的相關(guān)偏移量來判定是否為目標(biāo)加密數(shù)據(jù)流，識別率高，易用性強；對任意網(wǎng)絡(luò)加密流識別均具有適用性，支持網(wǎng)絡(luò)的演進，對于未來可能出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)加密流識別也可以兼容。

附圖說明：

圖1為本發(fā)明的流程示意圖；

圖2為實施例二的實現(xiàn)流程圖；

圖3為數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識計算方法流程示意圖；

圖4為相關(guān)偏移量判別方法流程示意圖。

具體實施方式：

為了便于下文理解，在此對文中用到的名詞或縮寫進行解釋：

梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識：通過提取分析前序數(shù)據(jù)包統(tǒng)計特性，包括數(shù)據(jù)包大小，到達時間間隔，不考慮加密流量本身的行為特點，利用前序樣本數(shù)據(jù)包與當(dāng)前數(shù)據(jù)包的特征統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構(gòu)建能夠精確描述數(shù)據(jù)流的一種數(shù)學(xué)標(biāo)識；它不考慮數(shù)據(jù)流本身的內(nèi)容特性，僅利用數(shù)據(jù)流表征表示，具有更強的通用性。

相關(guān)偏移量：利用數(shù)據(jù)流關(guān)鍵標(biāo)識，用于表示兩種不同數(shù)據(jù)流表征近似度；它可用于判定通用性數(shù)據(jù)流之間一致程度，可判斷兩數(shù)據(jù)流是否相同或近似。

下面結(jié)合附圖和技術(shù)方案對本發(fā)明作進一步詳細的說明，并通過優(yōu)選的實施例詳細說明本發(fā)明的實施方式，但本發(fā)明的實施方式并不限于此。

實施例一，參見圖1所示，一種基于流梯度導(dǎo)向的加密流量識別方法，包含如下步驟：

步驟1、根據(jù)已知數(shù)據(jù)流訓(xùn)練集合，計算數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識；

步驟2、提取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流，包含抓取目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流、及非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流，分別計算目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識及非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識；

步驟3、針對網(wǎng)絡(luò)待測未知流量，計算未知流量的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識；

步驟4、分別計算未知流量與目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)兩者之間的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識的相關(guān)偏移量St，及未知流量與非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)之間的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識的相關(guān)偏移量Sn；

步驟5、判斷相關(guān)偏移量St是否大于Sn，若是，則判定該未知流量為目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)，否則，則判定該未知流量為非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)。

本發(fā)明通過計算已知訓(xùn)練集合中數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識，提取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量并進行關(guān)鍵標(biāo)識分析，分別計算網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)與非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)的關(guān)鍵標(biāo)識，針對待測量未知數(shù)據(jù)流，利用梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識計算方法，計算未知流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識，再分別計算未知流關(guān)鍵標(biāo)識與目標(biāo)以及非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)關(guān)鍵標(biāo)識相關(guān)偏移量，判斷未知流關(guān)鍵標(biāo)識與目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)關(guān)鍵標(biāo)識相關(guān)偏移量是否大于未知流關(guān)鍵標(biāo)識與非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)關(guān)鍵標(biāo)識相關(guān)偏移量，若是，則判定該未知流為目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)，若否，則判定該未知流是非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)；識別率高，更加準(zhǔn)確。

實施例二，參見圖2～4所示，一種基于流梯度導(dǎo)向的加密流量識別方法，包含如下內(nèi)容：

1)根據(jù)已知數(shù)據(jù)流訓(xùn)練集合，統(tǒng)計數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)包括前序數(shù)據(jù)包大小、當(dāng)前數(shù)據(jù)包大小、前序數(shù)據(jù)包到達間隔、及當(dāng)前數(shù)據(jù)包到達間隔；根據(jù)數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)，計算數(shù)據(jù)流關(guān)鍵標(biāo)識，根據(jù)數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)的變化梯度，評估其梯度導(dǎo)向加權(quán)函數(shù)指標(biāo)，對數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)進行加權(quán)處理；刻畫梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識為矢量數(shù)據(jù)對，建立數(shù)據(jù)流表征統(tǒng)計矢量數(shù)據(jù)序列，得到矢量概率密度函數(shù)；為緩解噪聲干擾，以減少數(shù)據(jù)流特征噪聲之間的干擾，通過平滑濾波器對矢量概率密度函數(shù)進行過濾處理，得到該數(shù)據(jù)流的梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識。

其中，數(shù)據(jù)流特征數(shù)據(jù)的變化梯度由數(shù)據(jù)包上一狀態(tài)與當(dāng)前狀態(tài)決定。

其中，數(shù)據(jù)流表征統(tǒng)計矢量數(shù)據(jù)序列為二維矢量數(shù)據(jù)序列，其中，第一維度由前序數(shù)據(jù)包與當(dāng)前數(shù)據(jù)包大小加權(quán)決定，第二維度由前序數(shù)據(jù)包與當(dāng)前數(shù)據(jù)包抵達間隔加權(quán)決定。

梯度導(dǎo)向加權(quán)函數(shù)指標(biāo)中梯度導(dǎo)向加權(quán)值應(yīng)滿足以下條件：

①加權(quán)指標(biāo)值為大于0的實數(shù)；

②隨著特征指標(biāo)的增大，其梯度導(dǎo)向更強；

③數(shù)據(jù)流特征變化越小，加權(quán)指標(biāo)更趨于穩(wěn)定；

④隨著特征指標(biāo)的增大，其梯度導(dǎo)向減弱；

梯度導(dǎo)向由前序數(shù)據(jù)包大小與當(dāng)前數(shù)據(jù)包大小和對數(shù)減去前序數(shù)據(jù)包大小對數(shù)決定，以準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)流梯度。

上述的，數(shù)據(jù)流表征統(tǒng)計矢量數(shù)據(jù)序列，當(dāng)前數(shù)據(jù)包與前序數(shù)據(jù)包大小之比，兩者變化正相關(guān)。

上述的，數(shù)據(jù)流表征統(tǒng)計矢量數(shù)據(jù)序列，當(dāng)前數(shù)據(jù)包到達間隔與前序數(shù)據(jù)包到達間隔之比，兩者變化正相關(guān)。

2)提取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流，包含抓取目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流、及非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流，分別計算目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識及非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識。

3)針對網(wǎng)絡(luò)待測未知流量，計算未知流量的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識。

4)分別計算未知流量與目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)兩者之間的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識的相關(guān)偏移量St，及未知流量與非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)之間的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識的相關(guān)偏移量Sn。

其中，計算相關(guān)偏移量，還包含：對相關(guān)偏移量的取模運算。

相關(guān)偏移量用于比較數(shù)據(jù)流關(guān)鍵標(biāo)識之間的近似度，相關(guān)偏移量為非負(fù)數(shù)，取值范圍[0,1]；比較結(jié)果越接近于0，二者越不近似，越接近1，二者越近似。

優(yōu)選的，相關(guān)偏移量未知流量中的元素以概率p由關(guān)鍵標(biāo)識所對應(yīng)的應(yīng)用層關(guān)鍵標(biāo)識產(chǎn)生，該元素與未知流量的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識最大值正相關(guān)，與未知流量的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識矢量數(shù)據(jù)對的加權(quán)均值正相關(guān)，與未知流量的數(shù)據(jù)流梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識最小值負(fù)相關(guān)。

5)判斷相關(guān)偏移量St是否大于Sn，若是，則判定該未知流量為目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)，否則，則判定該未知流量為非目標(biāo)加密流量業(yè)務(wù)。

本發(fā)明中，所有梯度導(dǎo)向效應(yīng)狀態(tài)矢量數(shù)列隨當(dāng)前數(shù)據(jù)包與前序數(shù)據(jù)包大小之比正相關(guān)，前序數(shù)據(jù)包越大，關(guān)鍵標(biāo)識矢量數(shù)對趨小，反之趨大；所有梯度導(dǎo)向效應(yīng)狀態(tài)矢量數(shù)列隨當(dāng)前數(shù)據(jù)包到達間隔與前序數(shù)據(jù)包到達間隔之比正相關(guān)，到達時間間隔越大，關(guān)鍵標(biāo)識矢量數(shù)列趨小，反之趨大；構(gòu)成梯度導(dǎo)向效應(yīng)狀態(tài)矢量數(shù)列數(shù)據(jù)包大小部分采用以2為底的對數(shù)計算；構(gòu)成梯度導(dǎo)向效應(yīng)狀態(tài)矢量數(shù)列數(shù)據(jù)包到達時間間隔部分采用以10為底的對數(shù)計算。處理盡可能少的前序數(shù)據(jù)包對方法的簡易性有益，隨著前序數(shù)據(jù)包數(shù)量選取增加，梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識計算越精確。綜合平滑濾波器效能與濾除噪聲效果，隨著模糊窗口增大，其濾波召回率仍呈現(xiàn)增大梯度，但增長速率已滿足濾波需求。

本發(fā)明應(yīng)用于各級數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)各級節(jié)點中，提取未知流并計算梯度導(dǎo)向關(guān)鍵標(biāo)識與已知目標(biāo)流量做相關(guān)偏移量比較，判定流類型；通過比較未知數(shù)據(jù)流與已訓(xùn)練數(shù)據(jù)流關(guān)鍵標(biāo)識的相關(guān)偏移量來判定是否為目標(biāo)加密數(shù)據(jù)流，識別率高，易用性強；對任意網(wǎng)絡(luò)加密流識別均具有適用性，支持網(wǎng)絡(luò)的演進，對于未來可能出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)加密流識別也可以兼容。

本發(fā)明不局限于上述具體實施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可據(jù)此做出多種變化，但任何與本發(fā)明等同或者類似的變化都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明權(quán)利要求的范圍內(nèi)。