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摘要
HTTPS协议用以网站服务器的身份认证,提供交换数据的保密性和完整性。然而一些不法分子利用HTTPS页面散布不良信息,这给通信流量的管理和安全分析带来了新的挑战。因此,准确识别基于SSL/TLS的HTTPS加密应用,对于提高网络服务质量、优化网络带宽分配、加强安全管控有着重要意义。现有的方法大多侧重于直接识别网站和应用程序,而很少关注类别的层次性结构。本文提出一种根据HTTPS应用类别的树状层次结构,自顶向下,逐层分类识别的方法,在顶层根据签名和样本流的关联关系将业务流识别为对应的大类,在次顶层提取检测流的特征值,使用随机森林模型分类为对应的最底层子类。实验结果表明,该方法能克服直接识别方法分类误差高的缺点,提高业务识别的精确率。
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