一种HTTPS应用的层次分类方法

• 作者: 张磊 赵辉
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 流量识别 SSL/TLS协议 HTTPS 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 学术与研究
• 页码范围: 14-20
• 页数: 7页
• 字数: 4205字
• 语种: 中文

摘要

HTTPS协议用以网站服务器的身份认证,提供交换数据的保密性和完整性.然而一些不法分子利用HTTPS页面散布不良信息,这给通信流量的管理和安全分析带来了新的挑战.因此,准确识别基于SSL/TLS的HTTPS加密应用,对于提高网络服务质量、优化网络带宽分配、加强安全管控有着重要意义.现有的方法大多侧重于直接识别网站和应用程序,而很少关注类别的层次性结构.本文提出一种根据HTTPS应用类别的树状层次结构,自顶向下,逐层分类识别的方法,在顶层根据签名和样本流的关联关系将业务流识别为对应的大类,在次顶层提取检测流的特征值,使用随机森林模型分类为对应的最底层子类.实验结果表明,该方法能克服直接识别方法分类误差高的缺点,提高业务识别的精确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊	四川大学网络空间安全学院	106	866	17.0	24.0
2	赵辉	四川大学网络空间安全学院	38	259	7.0	15.0