基于流量分析的手机应用识别系统的设计与实现

• 作者: 孙波 杨旸 林建军 林柏钢
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 手机应用识别 深度包检测技术 流量分析 AC算法
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 字数: 5030字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2016.08.007

摘要

随着移动互联网的快速发展，手机中存储了大量的有用信息。如何从中挖掘出有价值的信息，这是人们十分关注的问题。通过分析手机产生的流量来识别手机上安装的应用可以作为手机信息挖掘的初步工作。文章设计了一个基于Django框架的系统，用于从手机流量中提取出手机应用信息。通过分析主流的流量识别技术和模式匹配算法，从中选取合适的技术和算法用于系统设计。文章将系统分为流量分析、特征库、数据库和前端4个模块，并对每个模块的实现进行了详细说明。最后选取了44款手机应用对系统进行了测试，结果显示了较高的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林柏钢	福州大学数学与计算机科学学院	75	476	11.0	17.0
3	孙波	中国科学院信息工程研究所	143	6805	43.0	80.0
6	杨旸	福州大学数学与计算机科学学院	14	155	6.0	12.0
10	林建军	中国科学院信息工程研究所	1	1	1.0	1.0