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公开(公告)号：CN114513685A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210108305.9
申请日：2022-01-28
Applicant: 武汉绿色网络信息服务有限责任公司
Inventor： 杨琨
IPC: H04N21/2347 , H04N21/643
Abstract: 本发明涉及HTTPS加密数据包检测技术领域，本发明提供了一种基于流特征识别HTTPS加密视频流的方法和装置，其中，方法包括：获取批量的HTTPS加密数据包；统计对应各自同一服务主题下的HTTPS加密数据包的流特征项，得到各自对应流特征项下一组参数值；将对应每一服务主题下的所述参数值，与样本模型进行匹配，确认相应服务主题是视频业务或者非视频业务。本发明通过研究分析不同流媒体对象视频业务和非视频业务流特征项的差异得到可量化的参数值，实现在无需解密HTTPS加密数据包的情况下，能够准确有效的识别当前服务主题下的业务是视频业务还是非视频业务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110245273B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910543284.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 武汉绿色网络信息服务有限责任公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/951 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种获取APP业务特征库的方法及相应的装置，该方法包括：获取APP安装包、现网业务数据和模拟业务数据；分别解析APP安装包、现网业务数据和模拟业务数据，得到各自所属的APP名称，生成学习数据集；对现网业务数据和模拟业务数据进行特征提取，得到包含至少一个业务特征的业务特征树；将业务特征树与学习数据集进行特征匹配，确定业务特征树中的各个业务特征所属的APP名称，生成业务特征库。本发明的现网业务数据具有一定的复杂性，可以消除数据盲区，保证了识别率；从多特征维度构造业务特征库，能够有效识别辨识度较低的业务数据，提高了特征识别的精准性，能够有效解决人力。
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公开(公告)号：CN110245273A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910543284.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 武汉绿色网络信息服务有限责任公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/951 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种获取APP业务特征库的方法及相应的装置，该方法包括：获取APP安装包、现网业务数据和模拟业务数据；分别解析APP安装包、现网业务数据和模拟业务数据，得到各自所属的APP名称，生成学习数据集；对现网业务数据和模拟业务数据进行特征提取，得到包含至少一个业务特征的业务特征树；将业务特征树与学习数据集进行特征匹配，确定业务特征树中的各个业务特征所属的APP名称，生成业务特征库。本发明的现网业务数据具有一定的复杂性，可以消除数据盲区，保证了识别率；从多特征维度构造业务特征库，能够有效识别辨识度较低的业务数据，提高了特征识别的精准性，能够有效解决人力。
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公开(公告)号：CN110348526A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910637533.3
申请日：2019-07-15
Applicant: 武汉绿色网络信息服务有限责任公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及物联网设备企业识别技术领域，具体涉及一种基于半监督聚类算法的设备类型识别方法和装置，方法包括：收集多条物联网数据，形成物联网数据集；在物联网数据集内对产生的业务数据进行行为统计，生成针对各设备的行为统计特征；在物联网数据集内进行数据包级的半监督聚类学习后，对产生的业务数据进行包类型识别，生成针对各设备的包类型统计特征；针对设备合并行为统计特征和包类型统计特征，并基于合并后的数据进行设备级的半监督聚类学习，生成设备企业聚类结果。通过解析IOT设备产生的协议流特征与数据包内特征，基于半监督聚类算法对设备进行分类，节省人力物力，可多、快、准的发现物联网企业，完成物联网企业的识别。
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公开(公告)号：CN110348526B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910637533.3
申请日：2019-07-15
Applicant: 武汉绿色网络信息服务有限责任公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及物联网设备企业识别技术领域，具体涉及一种基于半监督聚类算法的设备类型识别方法和装置，方法包括：收集多条物联网数据，形成物联网数据集；在物联网数据集内对产生的业务数据进行行为统计，生成针对各设备的行为统计特征；在物联网数据集内进行数据包级的半监督聚类学习后，对产生的业务数据进行包类型识别，生成针对各设备的包类型统计特征；针对设备合并行为统计特征和包类型统计特征，并基于合并后的数据进行设备级的半监督聚类学习，生成设备企业聚类结果。通过解析IOT设备产生的协议流特征与数据包内特征，基于半监督聚类算法对设备进行分类，节省人力物力，可多、快、准的发现物联网企业，完成物联网企业的识别。
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公开(公告)号：CN114513685B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210108305.9
申请日：2022-01-28
Applicant: 武汉绿色网络信息服务有限责任公司
Inventor： 杨琨
IPC: H04N21/2347 , H04N21/643
Abstract: 本发明涉及HTTPS加密数据包检测技术领域，本发明提供了一种基于流特征识别HTTPS加密视频流的方法和装置，其中，方法包括：获取批量的HTTPS加密数据包；统计对应各自同一服务主题下的HTTPS加密数据包的流特征项，得到各自对应流特征项下一组参数值；将对应每一服务主题下的所述参数值，与样本模型进行匹配，确认相应服务主题是视频业务或者非视频业务。本发明通过研究分析不同流媒体对象视频业务和非视频业务流特征项的差异得到可量化的参数值，实现在无需解密HTTPS加密数据包的情况下，能够准确有效的识别当前服务主题下的业务是视频业务还是非视频业务。
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