一种协议伪装方法、系统、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111835747A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202010644431.7

    申请日:2020-07-07

    Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域,本发明公开了一种协议伪装方法、系统、计算机设备及存储介质,本发明根据网络流量属性特征分析,选取指定协议网络流量的长度特征;使用变分自编码器进行机器学习,变分自编码器包括编码器和解码器,编码器计算输入样本的均值和方差,并对计算得到的结果加上噪声,再通过解码器生成伪装流量特征;计算生成样本与原始输入样本之间的差异,并反馈到解码器与噪声强度上,调整解码器与噪声的参数,优化解码器;经过多次迭代后,输出最终训练得到的最优生成网络流量分布。本发明在提高准确度的同时,引入标准高斯分布的约束,使编码器更具有鲁棒性,能够自动生成与正常网络流量不可区分的伪装流量。

    基于多协议联合分析的I2P通信流量检测方法及装置

    公开(公告)号:CN114124468B

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202111271756.6

    申请日:2021-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于多协议联合分析的I2P通信流量检测方法及装置,其中检测方法包括:流量原始数据预处理:对PCAP格式的文件进行预处理,包括过滤其他流量,所述其他流量包括ICMP、ARP和DHCP流量;数据处理及深度学习算法识别:利用卷积神经网络CNN对TCP协议传输的加密流量进行训练;统计类特征提取与机器学习算法识别:提取同一会话的上下文流量中UDP流量与TCP流量的相关统计特征,并利用梯度提升树GBDT进行训练;模型融合:将深度学习与机器学习的输出进行融合,并输出最后的预测结果。本发明结合TCP协议与UDP协议会话,提取相关特征,融合机器学习与机器学习,可有效提高I2P流量检测的准确性。

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