基于卷积神经网络的应用层协议识别方法

作者：冯文博; 洪征^*; 吴礼发; 李毅豪; 林培鸿

来源：计算机应用, 2019, 39(12): 3615-3621.

• 应用层协议
• 网络流
• 协议识别
• 特征工程
• 卷积神经网络

针对传统网络协议识别方法中人工提取特征困难以及识别准确率低等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的应用层协议识别方法。首先,基于完整的传输控制协议(TCP)连接或用户数据报协议(UDP)交互划分原始网络数据,从中提取出网络流;其次,通过数据预处理将网络流转化为二维矩阵,便于CNN的分析处理;然后,利用训练样本集合训练CNN模型,自动化提取出网络协议特征;最终,基于训练成熟的CNN模型进行应用层网络协议的识别。实验结果表明,所提方法的总体协议识别准确率约为99.70%,能有效实现应用层协议的识别。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学; 南京邮电大学