網(wǎng)絡(luò)流量的規(guī)模和密度逐年增長(zhǎng),協(xié)議的類(lèi)型和應(yīng)用服務(wù)的類(lèi)型更是多樣化,更有惡意流量通過(guò)偽裝和加密的方式隱藏?cái)?shù)據(jù),因此,如何準(zhǔn)確識(shí)別網(wǎng)絡(luò)流量的是網(wǎng)絡(luò)安全中的重要問(wèn)題。本文結(jié)合目前最熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立識(shí)別模型,通過(guò)流量的有效載荷進(jìn)行模型訓(xùn)練,對(duì)流量的協(xié)議和應(yīng)用類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別,尤其是對(duì)未知流量和加密流量的識(shí)別,并實(shí)現(xiàn)了一套網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠較好的識(shí)別各種流量。具體研究成果包括:1.針對(duì)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的未知協(xié)議類(lèi)型難以識(shí)別的問(wèn)題,利用廣泛應(yīng)用于分類(lèi)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未知協(xié)議流量識(shí)別模型,將網(wǎng)絡(luò)流中各個(gè)類(lèi)型的流量按應(yīng)用層協(xié)議類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi),并把不屬于已知協(xié)議類(lèi)型的未知流量統(tǒng)一歸類(lèi)以作為識(shí)別區(qū)分。本文通過(guò)抓取的20萬(wàn)條數(shù)據(jù)流,使用每條數(shù)據(jù)流的負(fù)載信息作為數(shù)據(jù)集,利用深度學(xué)習(xí)方法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用Keras框架和Theano后臺(tái)搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試識(shí)別模型,最終流量協(xié)議的識(shí)別準(zhǔn)確率為97.11%,未知流量的識(shí)別準(zhǔn)確率為86.05%。本文實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性,可以高精度識(shí)別未知協(xié)議流量。2.針對(duì)傳統(tǒng)流量識(shí)別方法對(duì)加密流量識(shí)別難的問(wèn)題,提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加密流量識(shí)別模型,將使用加密算法傳輸數(shù)據(jù)的應(yīng)用服務(wù)分為不同分類(lèi)類(lèi)型,使用流量數(shù)據(jù)中的有效載荷部分進(jìn)行訓(xùn)練,并設(shè)置模擬數(shù)據(jù),將不屬于訓(xùn)練模型中已知類(lèi)型的加密流量統(tǒng)一歸類(lèi)作為識(shí)別區(qū)分。本文共抓取了 18萬(wàn)條通過(guò)應(yīng)用程序產(chǎn)生的加密流量,使用Keras框架和Theano后臺(tái)搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試識(shí)別模型,最終加密流量的識(shí)別準(zhǔn)確率為95.65%,該實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以高精度識(shí)別加密流量。3.結(jié)合以上兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的識(shí)別模型,開(kāi)發(fā)了一套網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)使用B/S架構(gòu),搭建前端網(wǎng)頁(yè)實(shí)現(xiàn)界面交互,服務(wù)器端將加載上述本文提出的流量識(shí)別模型用于流量識(shí)別。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了流量捕獲、流量識(shí)別、識(shí)別結(jié)果展示和高危流量識(shí)別的功能,形成一套性能優(yōu)越、功能完整的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控系統(tǒng)。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TP393.08;TP183
【部分圖文】：

一個(gè)神經(jīng)元只與部分鄰層神經(jīng)元連接。權(quán)值共享指的是，在逡逑ＣＮＮ某卷積層的同一特征平面中，神經(jīng)元共享權(quán)值，即卷積核。共享權(quán)值能夠逡逑減少網(wǎng)絡(luò)各層之間的連接，降低了過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。卷積核初始化通常使用隨機(jī)小逡逑數(shù)矩陣，卷積核通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練得到合理的權(quán)值。卷積和卷積核的作用示意如圖逡逑２－８所示。逡逑１邐］邋１．邋0邋0逡逑０邐１１１０邐１０邐１邐４邐３邐４逡逑０邐０邐１１１Ｘ０１０邐ｆ＝＾＞邐２邐４邐３逡逑０邐０邐１１０邐１０邐１邐２邐３邐４逡逑０邐１１０邋０逡逑圖２－８卷積和卷積核的作用逡逑采樣技術(shù)也叫做池化，通常有均值子采樣和最大值子采樣兩種形式。ＣＮＮ的逡逑

逑讀下一條逡逑圖３－１邋Ｓｃａｐｙ模塊對(duì)數(shù)據(jù)的處理流程逡逑８３６８逡逑ｃｏｓｅ邐良：逡逑？0９３邋｜逡逑ｕ進(jìn)制轉(zhuǎn)換逡逑１３９邋２４７邋７７邋１７９逡逑圖３－２提取數(shù)據(jù)流中的有效載荷字節(jié)逡逑使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)便可以類(lèi)比為使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)上述逡逑圖片進(jìn)行分類(lèi)。在圖片分類(lèi)中，已有許多模型的識(shí)別效果非常好，在ＭＩＮＩＳＴ數(shù)逡逑據(jù)集上的識(shí)別準(zhǔn)確率可以到達(dá)９９％以上［６１］，文獻(xiàn)［６２］提出了邋ＶＧＧ１６和ＶＧＧ１９模逡逑型，使用ＶＧＧ模型可以高精度識(shí)別１０００多種日常生活中的物品。如果合理地逡逑借鑒圖像分類(lèi)的技術(shù)，針對(duì)流量數(shù)據(jù)修改合適的參數(shù)，可以將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分逡逑類(lèi)上的優(yōu)秀特性利用在流量識(shí)別分類(lèi)上。逡逑１９逡逑

圖３－５邋ｔａｎｈ函數(shù)和它的導(dǎo)數(shù)逡逑活函數(shù)因?yàn)榕cＳｉｇｍｏｉｄ激活函數(shù)從本質(zhì)上看并沒(méi)有區(qū)單元（ＲｅＬＵ）的值域?yàn)椋郏埃?#176;°］，它的表達(dá)式如式（「ｘ邐ｘ２０ｇ（ｘ）二邋ＲｅＬＵ（ｘ）二［０邋ｘ＜０逡逑導(dǎo)數(shù)的表達(dá)式如式（３－６）：逡逑．邋ｆ邋１邋ｘ＞邋０逡逑ＲｅＬＵ（ｘ）邋＝邋ｊ［0邋ｘ＜０逡逑數(shù)及其導(dǎo)數(shù)的圖像如圖３－６所示。逡逑２２逡逑

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本文編號(hào)：2819949