基于离散载荷特征的即时通讯软件流量分类方法

• 作者: 崔弘 汪洋 蒋言 郭士串
• 来源期刊: 网络空间安全
• 学科: 政治法律
• 关键词: 信息熵 XGBoost 流量识别 五元组 离散载荷
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 网络与系统安全
• 页码范围: 28-33
• 页数: 6页
• 分类号: D90-052
• 字数: 3121字
• 语种: 中文

摘要

随着大数据时代到来,海量即时通讯软件流量分类成为解决网络拥塞、安全监管、网络异常检测等研究的基础.针对传统流量识别与分类技术准确率低、速率慢等问题,文章提出一种基于离散载荷特征的即时通讯软件流量分类技术.该技术通过对通讯软件报文数据进行五元组数据提纯,利用信息熵对载荷特征进行离散化,结合XGBoost构建通讯软件数据报文的二分类模型,同时将其效果与随机森林、SVM和朴素贝叶斯的方法做对比试验.结果表明,这种方法较传统流量分类方法准确率提高4.3％,与采用连续特征分类相比分类准确率提高2.3％,同时具有处理速度快、适用性广泛的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔弘		2	4	1.0	2.0
2	汪洋		6	26	4.0	5.0
3	蒋言		1	0	0.0	0.0
4	郭士串		1	0	0.0	0.0