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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种针对域名生成算法的加密流量识别方法及系统，首先对DoH流量进行过滤，仅保留数据包的加密字段长度、时间戳和方向，构建流量序列Flowraw；然后根据时间窗口t将流量序列Flowraw划分成若干流量子序列，并计算每个子序列的特征向量Fraw；接着将子序列特征Fraw送入Boosting分类器进行流量分类，区分出DGA流量和非DGA流量，进而确定该流量是否为DGA生成的加密流量；根据Boosting分类器的分类结果，通过基于多层感知机框架的映射模型对被识别为DGA流量的特征进行特征加强，生成高维特征Fhigh；最后将高维特征Fhigh送入DGA加密流量分类模型，从而识别该流量所属的DGA恶意软件类别。本发明有效克服了现有技术在DGA流量识别方面泛化性差、准确度低、时间开销大的挑战。
主权项：1.一种针对域名生成算法的加密流量识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对DoH流量进行过滤，仅保留数据包的加密字段长度、时间戳和方向，构建流量序列Flowraw；步骤2：根据时间窗口t将流量序列Flowraw划分成若干流量子序列，并计算每个子序列的特征向量Fraw；步骤3：将子序列特征Fraw送入Boosting分类器进行流量分类，区分出DGA流量和非DGA流量，进而确定该流量是否为DGA生成的加密流量；步骤4：根据Boosting分类器的分类结果，通过基于多层感知机框架的映射模型对被识别为DGA流量的特征进行特征加强，生成高维特征Fhigh；步骤5：将高维特征Fhigh送入DGA加密流量分类模型，从而识别该流量所属的DGA恶意软件类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种针对域名生成算法的加密流量识别方法及系统
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