申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117896147A

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;H04L69/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明提供了一种基于源socket交互图的加密流量分析方法及设备，将网络流分簇，提取每条网络流中的网络流包长序列；将每个簇内的网络流建立表征流时间顺序的连接，使用RNN提取节点特征，根据流特征相似度关系，建立跨butst的网络流相互连接，使用两层图注意力网络进行训练，将输出的各节点表征进行平均值池化，生成能表征图信息全局特征的app指纹，最后使用全连接层进行流量识别或分类。为流交互图的构建提供了合理性与可解释性。能够在有监督、无监督情况下完成同源socket流的发现。能够以较高的准确率完成流量识别。同时，该模型支持节点分类，用于更多细粒度的分析任务。

主权项：1.基于源socket交互图的加密流量分析方法，其特征是，其包括以下步骤：步骤一：将网络流分簇，提取每条网络流中的网络流包长序列；步骤二：将每个簇内的网络流建立表征网络流时间顺序的连接，并将捕获到的网络流视为节点；步骤三：使用RNN提取网络流包长序列特征，使得不同socket的网络流包长序列特征相似度低，相同socket的网络流包长序列特征相似度高；步骤四：构建图神经网络，根据网络流包长序列特征相似度关系，建立跨burst的网络流相互连接，用以表明其是否来源于同一socket代码；步骤五：使用两层图注意力网络对构建的图神经网络进行训练，将输出的各节点表征进行平均值池化，生成能表征图信息的全局特征，最后使用全连接层进行流量识别或分类。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于源socket交互图的加密流量分析方法及设备

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