【摘 要】
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将TCP层的网络流量进行分类,从而鉴别出流量所属的应用对于网络治理有着重要的意义。通过网络流量分类的分类结果,可以监控网络的运行状况、侦测到恶意的攻击、优化网络拓扑从而提升网内的用户体验。但是,高准确率尤其是实时的流量识别是一项非常有难度的任务。抛开网络本身的复杂度,由于许多网络流量本身会加密,且越来越少的服务会使用约定俗成的经典端口,这些因素使得基于端口的以及基于DPI的流量识别方法不再适用。另
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将TCP层的网络流量进行分类,从而鉴别出流量所属的应用对于网络治理有着重要的意义。通过网络流量分类的分类结果,可以监控网络的运行状况、侦测到恶意的攻击、优化网络拓扑从而提升网内的用户体验。但是,高准确率尤其是实时的流量识别是一项非常有难度的任务。抛开网络本身的复杂度,由于许多网络流量本身会加密,且越来越少的服务会使用约定俗成的经典端口,这些因素使得基于端口的以及基于DPI的流量识别方法不再适用。另一方面,传统机器学习算法有着实时性较差,其准确率容易受到网络波动影响的缺点。为了解决上述的问题,本文提出了一种基于TCP报文特征的流量识别算法,在保证准确率的情况下,解决了传统流量识别算法依赖特定端口、实时性以及鲁棒性不强的缺点。为了确保实验数据的真实性、有效性,本文的实验使用上海某高校的校园网出口路由上采集的匿名化数据。本文的工作试验尝试了多种不同的算法,包括GMM-HMM、LSTM,并对算法的表现进行了比较。实验发现由报文大小组成的时间序列可以作为区分不同种类流量的重要特征,该特征是仅仅由报文大小组成的一维向量。最后,本文的工作通过设计以长短期记忆网络（LSTM）为核心的神经网络,提出了一种基于深度学习的流量识别方式。该方法以报文大小组成的一维时间序列作为输入进行TCP流量的分类,实验结果表明平均准确性可达97%。
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