基于混合方法的SSL VPN加密流量识别研究

• 作者: 刘飚 孙曦音 封化民 崔明辉 王琳 赵会
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: SSL VPN 恶意流量 流量识别 指纹识别 遗传算法 随机森林
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 315-322
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 5510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.02.055

摘要

SSL是一种保证网络通信安全的协议,在流量传输中得到广泛使用.根据其应用的不同方式,可以分为普通的SSL加密流量和SSL VPN流量.许多不法分子常常将一些恶意流量隐藏在SSL VPN中进行传输.因此,SSL VPN流量的识别对于网络监管来说十分重要.提出一种混合方法,将指纹识别与机器学习方法相结合,实现SSL VPN流量的识别.该方法基于时间相关的流特征,利用基于GA(Genetic Algorithms)的改进RF(Random Forest)算法,实现了92.2％的识别准确率.实验结果表明,该方法能有效识别出网络中的SSL VPN流量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	封化民		39	300	9.0	15.0
5	王琳		19	124	7.0	10.0
6	刘飚		14	51	4.0	6.0
7	崔明辉		2	5	1.0	2.0
8	赵会		1	5	1.0	1.0
9	孙曦音		2	6	1.0	2.0