CN114091602B 一种基于机器学习的ssr流量识别系统及方法 （西安电子科技大学）

一种基于机器学习的SSR流量识别系统及方法本发明一种基于机器学习的SSR流量识别系际网络环境无法有效识别SSR流量的问题。系统2(2)通过数据包处理模块从网络数据流量中提取数据包的基础信息，得到包括荷载特(3.2.3)取i＝1,2,...,r按照步骤(3.2.1)-(3.2.2)得到数据矩阵PLS'；3(6.2)根据得分score对不同设备使用的SSR流量进行排名，同时对不同的置信度进行(4.2.2)将分组数据流flowk内total(flowk)个数据包长度按照从小到大的顺序进行排展示单元由识别结果分析模块和web界面构成；识别信息存储模块分别连接数据采集识别所述数据包处理模块，用于从数据包捕获模块获取的网络数据流量中提所述数据包分析模块，用于根据数据包处理模块得到的基础信息对数据包进行预处所述数据包识别模块，用于对数据包分析模块得到的预4所述识别信息存储模块，用于对数据采集识别单元中数据包识别模块得所述识别结果分析模块，用于对识别信息存储模块中存储的信息进行6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：所述数据包的基础信息至少包括载荷特得到的预处理后流量信息进行识别，具体是对预处理后流量信息中的分组数据流提取特5[0002]基于虚拟专用服务器的匿名代理系统在保护用户隐私和数据安全的同时也为违流量识别方法也存在算法复杂度高导致的效率地下问题以及跨设备识别准确率下降的问[0004]传统的基于IPSec协议的VPN由于其具有密钥协商等过程，VPN的流量也就不可避果显示其识别准确率达到了93.43％。然而该方法通过采用滑动窗口提取一段时间内所有[0005]本发明目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于机器学习的SSR流量识6信息存储模块分别连接数据采集识别单元与数据[0011]所述数据包识别模块，用于对数据包分析模块得到的预处理后流量信息进行识[0013]所述识别结果分析模块，用于对识别信息存储模块中存[0019](1.1)对网关流量[0022](2)通过数据包处理模块从网络数据流量中提取数据包的基础信息，得到包括荷7[0033](3.2.3)取i＝1,2,...,r[0038](4.2)分别计算flowk内所对应的统计特征向量共同组成包长度统计特征矩阵特征矩阵PLS'；[0043](6)识别结果分析模块对数据库mysql中记录信息进行实时分析，并输出分析结[0044](6.1)针对数据库mysql中一段时间内的识别结果，对其进行统计并计算得分8[0047](6.2)根据得分score对不同设备使用的S到ShadowsocksR基本上采用的都是TCP协议，因此过滤掉其它所有协议的数据包，仅保留[0062]所述数据包识别模块，用于对数据包分析模块得到的预处理后流量信息进行识9[0064]所述识别结果分析模块，用于对识别信息存储模块中存[0067](1.1)对网关流量[0081](3.2.3)取i＝1,2,...,r[0086](4.2)分别计算flowk内所[0088](4.2.2)将分组数据流flowk内total(flowk)个数据包长度按照对应的统计特征向量共同组成包长度统计特征矩阵PLS。所得的数据包的长度统计特征能优化后包长度统计特征矩阵PLS'；[0096]步骤6.识别结果分析模块对数据库mys[0097](6.1)针对数据库mysql中一段时间内的识别结果，对其进行统计并计算得分[0101]a.识别结果中设备使用SSR数据流的数[0104](6.2)根据得分score对不同设备使用的S排名具体是按照得分从高到低进行排名，其中得分高越高表示设备使用SSR流量的几率越[0105](6.3)将分析结果在web界面上进行展[0107]步骤A.参照附图3，用户通过移动设备连接无线接入点AP[0108]步骤B.通过shell程序指定服务卡数据，根据网卡流量规模与系统内存大小来估算单次捕获流量的时长(通常默认设定为[0109]步骤C.shell程序对提交的异步任务与尚未处理完毕的pcap数据文件进行监视与管理，当预估时间与占用内存超过预期设定范围(即有可能影响实时捕获数据的完整度)，程序便通过一定策略来调整(延时开启下一阶段数据捕获、强制停止预估剩余时间最长的[0115]本发明给出了一种基于机器学习的SS