作者：朱迪; 陈丹伟加密流量分析dbscan随机森林
摘要：随着移动终端设备的蓬勃发展,移动应用种类的日益增加,移动应用类型识别成为网络管理、市场营销以及网络攻击防范等领域中一种具有重要意义的技术手段。在实际应用中,几乎所有的移动应用程序都采用SSL/TLS(Secure Sockets Layer/Transport Layer Security)协议进行数据加密,因此使移动应用类型识别工作更具挑战。提出了一种新颖的加密环境下Android移动应用类型识别技术。该技术利用信息熵对DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法生成的聚类簇进行纯度分析,通过实验合理设置熵阈值对数据集中的干扰样本进行过滤,最后利用随机森林算法对过滤后的数据集进行建模,实现了移动应用程序类型的识别。由于仅通过捕捉加密数据流传输模式实现应用识别,对于加密和非加密流量均有效。实验表明所述方法缓解了干扰样本的误判问题,有效地提高了数据集利用率,具有更高的识别准确率和召回率。
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