隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,移動(dòng)設(shè)備的數(shù)量激增至歷史新高.從大量混雜流量中識(shí)別出移動(dòng)流量并對(duì)流量進(jìn)行分析,是深入研究移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)特性的第一步,同時(shí)可以為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量與管理、移動(dòng)安全和隱私保護(hù)提供有價(jià)值的信息.本文綜合整理了網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別的常見(jiàn)方法,提出了基于數(shù)據(jù)流多維統(tǒng)計(jì)特征的移動(dòng)流量識(shí)別方法.該方法從硬件特征、操作系統(tǒng)指紋和用戶使用習(xí)慣三個(gè)方面提取了數(shù)據(jù)流中具有代表性的特征并對(duì)特征進(jìn)行分析,使用集成學(xué)習(xí)的方法生成識(shí)別模型.移動(dòng)流量的識(shí)別準(zhǔn)確率和主流的5種操作系統(tǒng)流量分類的準(zhǔn)確率都達(dá)到了99%以上.本文方法比UAFs方法準(zhǔn)確率提高了8%左右.本方法提取的特征具有多維性并且具有實(shí)際意義,整合了網(wǎng)絡(luò)層和傳輸層的數(shù)據(jù)流特征,相較于使用深度數(shù)據(jù)包檢測(cè)的方法,基于數(shù)據(jù)流多維特征的方法同樣適用于加密流量的分類. 

【文章來(lái)源】：四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,57(02)北大核心CSCD

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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