CN115277888A - 一种移动应用加密协议报文类型解析方法及*** - Google Patents
一种移动应用加密协议报文类型解析方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及报文解析技术领域,公开了一种移动应用加密协议报文类型解析方法及***,该解析方法,抽取并学习移动应用加密协议报文的不同模态特征,利用不同模态特征相互融合实现对加密协议报文类型解析。本发明解决了现有技术存在的耗费资源高、通用性差、准确率低、泛化能力差等问题。
Description
技术领域
本发明涉及报文解析技术领域,具体是一种移动应用加密协议报文类型解析方法及***。
背景技术
网络流量走向全面加密时代已经是大势所趋,加密技术可以保障网络通信中数据传输的安全,但不可否认的是,恶意软件、非法言论、网络攻击等恶意行为也被隐藏在网络移动应用加密流量中,为使用互联网的用户带来了严重的威胁。对移动应用私有加密协议报文类型进行正确解析和识别,是信息监控、安全检测、电子取证的重要前置条件,对维持健康绿色的网络环境、维护国家安全和社会稳定具有十分重要的意义。
传统的端口匹配和深度包检测的方法需要先分析报文内容,再通过规则匹配识别报文类型,但是这些对加密协议报文已面临失效。使用机器学习的方法需要对待识别的报文进行人工特征设计,会耗费大量的时间精力,而且面对众多存在差异的应用程序和加密协议,很难设计一个普遍反映流量特征的特征集,这限制了机器学习方法的通用性,导致在使用机器学习方法对加密网络流量解析识别时,很难取得较好的效果。
发明内容
为克服现有技术的不足,本发明提供了一种移动应用加密协议报文类型解析方法及***,解决现有技术存在的耗费资源高、通用性差、准确率低、泛化能力差等问题。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是:
一种移动应用加密协议报文类型解析方法,抽取并学习移动应用加密协议报文的不同模态特征,利用不同模态特征相互融合实现对加密协议报文类型解析。
作为一种优选的技术方案,包括以下步骤:
S1,报文数据预处理:对采集的移动应用网络流量原始数据进行预处理,抽取原始数据中报文载荷的结构特征数据、时序特征数据、交互特征数据;
S2,特征学习,具体包括以下步骤:
S2A,报文结构特征学习:利用结构特征数据构建基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,学习得到报文载荷结构特征向量;
S2B,报文时序特征学习:利用时序特征数据构建基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文时序特征学习模型,学习得到报文载荷时序特征向量;
S2C,报文交互特征学习:利用交互特征数据构建基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文交互特征学习模型,学习得到报文会话交互特征向量;
S3,报文类型解析:对报文载荷结构特征向量、时序特征向量、交互特征向量进行融合拼接,使用最大熵分类器输出移动应用私有加密协议报文类型的解析结果。
作为一种优选的技术方案,步骤S1包括以下步骤:
S11,设置预处理截取的原始网络数据包长度大小,将连续的网络流量以会话流切分,分离会话流中每个数据包传输层以上的网络报文载荷数据;
S12,区分报文载荷数据的上、下行方向:按数据流向定义会话中数据包中报文载荷数据的上行方向和下行方向,将与第一个数据包具有相同起始地址、目的地址以及端口号的报文载荷数据作为上行报文载荷数据,其余作为下行报文载荷数据;
S13,分别计算上行方向和下行方向的载荷数据大小,以十六进制形式构造载荷数据序列;
S14,按照上行数据在前、下行数据在后的拼接方式,将上行报文载荷数据和下行报文载荷数据拼接得到报文载荷结构特征数据;
S15,按照数据包时间先后顺序的组织方式,排列得到报文载荷时序特征数据;
S16,构造基于序列到图的特征表达模型,将会话流中的数据包序列转化为无向图;对会话流中的每一个数据包,提取数据包的包方向、负载数据的标准信息熵和负载长度,将数据包的包方向、负载数据的标准信息熵和负载长度作为图节点特征嵌入,得到报文载荷交互特征数据。
作为一种优选的技术方案,步骤S16中,标准信息熵的计算公式为:
作为一种优选的技术方案,步骤S2A包括以下步骤:
S2A1,将报文载荷结构特征数据输入带有稀疏性约束条件和噪声鲁棒性约束条件的自编码器进行抗噪降维处理,生成降维抗噪处理后的特征向量;
S2A2,构建基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型;将降维抗噪处理后的特征向量输入构造的报文结构特征学习模型中进行学习,得到卷积核运算后的特征序列;
报文结构特征学习模型的构建过程如下:
构造基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,报文结构特征学习模型由三层一维卷积堆叠而成;填充方式采用same方式,每层卷积伴随着批量归一化;对于每一层卷积操作,则经过一维卷积后的隐藏层输出为:
其中,
表示一维卷积核的权重矩阵的行标号,表示一维卷积核的权重矩阵的列标号,表示一维卷积核的权重矩阵中第行第列的权重值,表示卷积核的形状,表示输入的数据的第行第列的值,表示数据的总行数,表示输入的总
列数,表示输入的形状,表示输出的第个位置的值;
卷积核运算后,对每个输入数据会得到多个特征序列,设最后一层卷积输出的特征向量为:
S2A3,对于最后一层卷积输出的特征向量,采用k-max pooling作为非线性下采样函数,利用非线性函数动态池化操作来对特征向量进行提取,得到报文载荷结构特征向量;
动态池化操作为:
其中,
作为一种优选的技术方案,步骤S2A1中,稀疏性约束条件的代价函数为:
其中,表示稀疏性约束条件的代价函数,表示自编码器的输入,
表示稀疏性约束,表示稀疏性约束的权重,表示总共的噪声的期望,
表示自编码器中的隐含层数,,表示均值为0且方差为1的高斯噪声,表示
神经网络的第层输入,表示隐含层单元号,表示隐含层神经元个数,表示隐含层
响应;
噪声鲁棒性约束条件的代价函数为:
作为一种优选的技术方案,步骤S2B包括以下步骤:
S2B1,构建基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文载荷时序特征学习模型,报文载荷时序特征学习模型包含JI个记忆单元,JI为整数且32≤JI≤256,利用构建的报文载荷时序特征学习模型对报文载荷时序特征数据进行学习,学习公式为:
S2B2,得到输出为报文载荷时序特征向量,输出公式为:
作为一种优选的技术方案,步骤S2C包括以下步骤:
S2C1,构建基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文会话交互特征学习模型,会话交互特征学习模型包括两个依次连接的图卷积层,进行图卷积操作时设置两次图卷积的通道数,激活函数选择ReLU函数;
S2C2,使用步骤S2C1构造的学习模型进行图卷积操作,对于每一层图卷积操作有:
其中,,表示单位矩阵,表示对应的度矩阵,表示网络层数,表
示第层的权值,权值的维度为,表示经过第层卷积后图节点数据的维度,
表示第层的偏置,表示第层的输入,第一层的输入为,表示非线性激活
函数ReLU函数;
S2C4,使用一层全连接层对进行压缩,降低维度,学习得到报文载荷会话特征向量:
作为一种优选的技术方案,步骤S3包括以下步骤:
S31,对报文结构特征学习模型、报文时序特征学习模型、报文交互特征学习模型进行集成学习与组合训练,设置模型组合训练时的超参数;对得到的报文载荷结构特征向量、报文载荷时序特征向量和报文会话交互特征向量做特征融合拼接,相连接得到:
S32,经过第二个全连接层及其softmax激活函数计算:
一种移动应用加密协议报文类型解析***,基于所述的一种移动应用加密协议报文类型解析方法,包括以下模块:
报文数据预处理模块:用以对采集的移动应用网络流量原始数据进行预处理,抽取原始数据中报文载荷的结构特征数据、时序特征数据、交互特征数据;
报文结构特征学习模块:用以利用结构特征数据构建基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,学习得到报文载荷结构特征向量;
报文时序特征学习模块:用以利用时序特征数据构建基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文时序特征学习模型,学习得到报文载荷时序特征向量;
报文交互特征学习模块:用以利用交互特征数据构建基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文交互特征学习模型,学习得到报文会话交互特征向量;
报文类型解析模块:用以对报文载荷结构特征向量、时序特征向量、交互特征向量进行融合拼接,使用最大熵分类器输出移动应用私有加密协议报文类型的解析结果;
其中,报文结构特征学习模块、报文时序特征学习模块、报文类型解析模块的输入端分别与报文数据预处理模块的输出端电相连,报文结构特征学习模块、报文时序特征学习模块、报文类型解析模块的输出端分别与报文类型解析模块的输入端电相连。
本发明相比于现有技术,具有以下有益效果:
(1)本发明能够精确地识别出多种网络移动应用私有加密协议报文类型,提高网络空间安全的监管效率和力度;
(2)本发明基于网络流量数据中传输层之上的载荷数据进行学习与分类,不依赖于网络流量数据包头部的IP地址、端口号信息,分类模型的泛化能力强;
(3)本发明在复杂的网络环境中进行数据集采样测试,检测结果更加符合真实网络环境下的需求。
附图说明
图1为本发明所述的一种移动应用加密协议报文类型解析方法的步骤示意图;
图2为本发明所述的一种移动应用加密协议报文类型解析***的结构示意图;
图3为本发明提供的多模特征融合学习的移动应用加密协议报文类型解析框架示意图;
图4为数据包序列到图的移动应用私有加密协议报文会话特征转化过程图;
图5为移动应用会话数据序列到图转换结果示例图之一;
图6为移动应用会话数据序列到图转换结果示例图之二;
图7为移动应用会话数据序列到图转换结果示例图之三;
图8为移动应用会话数据序列到图转换结果示例图之四;
图9为移动应用会话数据序列到图转换结果示例图之五;
图10为移动应用会话数据序列到图转换结果示例图之六;
图11为移动应用会话数据序列到图转换结果示例图之七;
图12为移动应用会话数据序列到图转换结果示例图之八;
图13为其他分类算法以及本发明对17种移动应用加密协议报文类型解析的准确率对比示意图;
图14为其他分类算法以及本发明对17种移动应用加密协议报文类型解析的查准率对比示意图;
图15为其他分类算法以及本发明对17种移动应用加密协议报文类型解析的查全率对比示意图;
图16为其他分类算法以及本发明对17种移动应用加密协议报文类型解析的F1值对比示意图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图,对本发明作进一步的详细说明,但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
如图1至图16所示,本发明提供多模特征融合学习的移动应用加密协议报文类型解析方法,即一种移动应用加密协议报文类型解析方法,包括如下步骤:
(1)对采集的移动应用网络流量原始数据进行预处理,抽取移动应用加密协议报文的载荷结构特征数据、载荷时序特征数据、会话交互特征数据。
(2)构建基于自编码器和动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,学习得到报文载荷结构特征向量;
(3)构建基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文时序特征学习模型,学习得到报文载荷时序特征向量;
(4)构建基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文交互特征学习模型,学习得到报文会话交互特征向量。
(5)对移动应用私有加密协议报文的载荷结构特征向量、载荷时序特征向量、会话交互特征向量进行融合拼接,使用最大熵分类器输出移动应用私有加密协议报文类型的解析结果。
本发明更具体的描述,如下:
进一步地,步骤(1)具体包括如下子步骤:
(1.1)对原始网络数据包进行报文载荷数据预处理,设置预处理截取的数据包长度大小,将连续的网络流量以会话流切分,分离会话流中每个数据包传输层以上的网络报文载荷数据;
(1.2)区分报文载荷数据的上、下行方向,按照上、下行方向时,将数据包按方向进行区分,定义会话中第一个数据包的方向为上行,将与第一个数据包具有相同起始地址和目的地址以及端口号的报文载荷数据作为上行报文载荷数据,其余作为下行报文载荷数据。
(1.3)分别计算上行方向和下行方向的载荷数据大小,以十六进制形式构造载荷数据序列。格式为:
上行报文载荷数据表示为:00+hex(上行载荷数据大小);
下行报文载荷数据表示为:FF+hex(下行载荷数据大小)。
(1.4)按照先上行数据、后下行数据的组织方式,将上行和下行报文载荷数据拼接得到报文载荷结构特征数据。
(1.5)按照数据包时间先后顺序的组织方式,排列得到报文载荷时序特征数据。
(1.6)构造基于序列到图的特征表达模型,将会话流中的数据包序列转化为无向图。对会话流中的每一个数据包,提取其包方向、负载数据的信息熵和负载长度,将其包方向、负载数据的信息熵和负载长度作为图节点特征嵌入,得到报文载荷交互特征数据。
基于序列到图的特征表达模型的构造是将会话中的数据包序列转化为图结构,利用图神经网络对转化后的数据进行特征表达。转化过程如图4所示。首先需要区分数据包的传输方向。为此,定义会话中第一个发送数据包的为C,另一个为S,C向S发送的数据包为正方向用0表示,S向C发送的数据包为负方向用1表示。这样会话双方数据包传输过程便可以用一个元素值均为0或1的数组A表示,数组中元素的顺序为会话过程中数据包的顺序。将这个表示数据包方向的一维数组A转化为一个无向图的邻接矩阵M。将这些数据包按时间顺序相连接,形成一序列,然后再将这些序列首尾互相连接,就可以构成一个图结构。
利用图这种数据结构,可以将数据包传输过程的一维序列表示为二维的网状形式。几种移动应用的加密协议报文会话交互特征的图结构如图5至图12所示。
在图节点中嵌入从每个数据包中提取的特征,对加密网络流量特征进行表达。计算传输层载荷的长度和标准信息熵,标准信息熵的计算公式为:
然后将传输层载荷的长度和标准信息熵进行图节点特征嵌入和关联。将数据包方向、载荷长度、标准信息熵三个值组成一个数组。对于每个会话进行序列到图的特征表达后可以生成一个3*N的矩阵和一个标签。
进一步地,步骤(2)具体包括如下子步骤:
(2.1)将报文载荷结构特征数据输入带有稀疏性约束条件和噪声鲁棒性约束条件的自编码器进行抗噪降维处理,以提高在背景流量的网络环境下的移动应用加密协议报文类型解析的抗干扰能力。该步骤的实施不仅可以减少后续动态池化卷积神经网络每轮的训练时间,也可以对特征进行更加准确地提取,最终增加移动应用加密协议报文类型解析的准确率。
在自编码器的隐藏层中设置稀疏性约束条件,设自编码器的输入为,在输入时考虑背景流量的噪声,输入噪声的期望为,稀疏约束为,稀疏性约束的权重为,自编码器中的隐含层数为,隐含层单元号为,隐含层神经元个数为,隐含层响应为,自编码器的稀疏性约束代价函数为:
在自编码器中设置噪声鲁棒性约束条件对连接权重矩阵进行约束,以强化较大的权值,而弱化代表网络背景流量噪声的小权值的扰动。自编码器的噪声鲁棒性约束条件的代价函数为:
将报文载荷结构特征数据输入具有稀疏性约束条件和噪声鲁棒性约束条件的自编码器进行无监督学习,生成降维抗噪处理后的特征向量。
(2.2)将降维抗噪处理后的特征向量输入构造的动态池化卷积神经网络中进行学习。构造基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,模型由三层一维卷积堆叠而成。填充方式采用same方式,每层卷积伴随着批量归一化。
对于每一层卷积操作,设卷积操作的通道数c,则经过一维卷积后的隐藏层输出为:
卷积核运算后,对每个输入数据会得到多个特征序列,设最后一层卷积输出的特征为:
在卷积操作后,加入DropOut来防止过拟合。
(2.3)对于最后一层卷积输出的特征向量,采用k-max_pooling作为非线性下采样函数,利用非线性函数动态池化操作来对特征进行提取,动态池化操作为:
在经过池化操作以后,得到报文载荷结构特征向量。
进一步地,步骤(3)具体包括如下子步骤:
(3.1)构造基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文载荷时序特征学习模型,模型包含64个记忆单元,对报文载荷时序特征数据进行学习。
移动应用私有加密协议报文载荷时序特征学习模型采用门控机制进行学习:
通过激活函数可以将门控值压缩到[0,1]区间之间。
在学习模型中加入DropOut来防止过拟合,阈值为0.5。
(3.2)模型输出为:
由单元状态向量经过激活函数后与输出门作用,得到输出为报文载荷时序特征向量。
进一步地,步骤(4)具体包括如下子步骤:
(4.1)构造基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文会话交互特征学习模型。模型结构中包括两次图卷积操作,设置两次图卷积的通道数,激活函数选择函数。
(4.2)使用构造的学习模型进行图卷积操作。在模型中,对于每一层图卷积操作有:
(4.4)使用一个全连接层对进行压缩,降低维度,学习得到报文载荷会话特征向量:
使用一层全连接层对进行压缩,降低维度,学习得到报文载荷会话特征向量:
进一步地,步骤(5)具体包括如下子步骤:
(5.1)对三个模型进行集成学习与组合训练,设置模型组合训练时的超参数。
对得到的报文载荷结构特征向量、报文载荷时序特征向量和报文会话交互特征向量做特征融合拼接,相连接得到。
(5.2)经过第二个全连接层及其softmax激活函数计算:
(5.1)对报文结构特征学习模型、报文时序特征学习模型、报文交互特征学习模型进行集成学习与组合训练,设置模型组合训练时的超参数;对得到的报文载荷结构特征向量、报文载荷时序特征向量和报文会话交互特征向量做特征融合拼接,相连接得到:
(5.2)经过第二个全连接层及其softmax激活函数计算:
本发明设计的方法对不同模态的移动应用加密报文协议特征从多个维度进行抽取和学习,融合学习移动应用私有加密协议报文的载荷结构特征、载荷时序特征和会话交互特征,构建移动应用加密协议报文类型解析模型,具有较强的泛化能力,在不同环境的加密网络流量数据集上取得了很好的分类效果。
实施例2
如图1至图16所示,作为实施例1的进一步优化,在实施例1的基础上,本实施例还包括以下技术特征:
本实施例提出了一种移动应用加密协议报文类型解析方法,模型框架如图3所示,首先对采集的移动应用网络流量原始数据进行预处理,抽取报文载荷的结构特征数据、时序特征数据、交互特征数据。然后构建基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,学习得到报文载荷结构特征向量;构建基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文时序特征学习模型,学习得到报文载荷时序特征向量;构建基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文交互特征学习模型,学习得到报文会话交互特征向量。其次,对报文载荷结构特征向量、时序特征向量、会话交互特征向量进行融合拼接,使用最大熵分类器输出移动应用私有加密协议报文类型的解析结果。
具体地说,本实施例的多模特征融合学习的移动应用加密协议报文类型解析方法还包括以下技术特征:
(1)对采集的移动应用网络流量原始数据进行预处理,抽取报文载荷的结构特征数据、时序特征数据、交互特征数据。
本步骤的(1.1)中:在移动应用加密协议报文类型解析模型和分类器的设计过程中时,需要考虑分类器的有效输入问题,以提高分类识别的效率。不论是采用公开的网络流量数据集,还是研究人员自己采集的网络业务数据流量,原始流量格式均为pcap格式,并不能直接用于移动应用加密协议报文类型解析模型输入,需要对数据进行预处理。
选取影音娱乐、新闻资讯、生活购物、即时通讯和工具类等五大类不同用途的网络移动应用,包含17种不同的移动应用工具。将这些移动应用使用的私有加密协议报文类型作为标签数据,并在公网环境和校园网环境中运行以采集相应网络流量数据。得到的数据集如表1所示。
表1 采集得到的移动应用网络流量数据集
在图节点中嵌入从每个数据包中提取的特征,对加密网络流量特征进行表达。计算传输层载荷的长度和标准信息熵,标准信息熵的计算公式为:
然后将传输层载荷的长度和标准信息熵进行图节点特征嵌入和关联。将数据包方向、载荷长度、标准信息熵三个值组成一个数组。对于每个会话进行序列到图的特征表达后可以生成一个3*N的矩阵和一个标签。
(2)构建基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,学习得到报文载荷结构特征向量
本步骤的具体过程如下:
(2.1)将报文载荷结构特征数据输入带有稀疏性约束条件和噪声鲁棒性约束条件的自编码器进行抗噪降维处理,以提高在背景流量的网络环境下的移动应用加密协议报文类型解析的抗干扰能力。该步骤的实施不仅可以减少后续动态池化卷积神经网络每轮的训练时间,也可以对特征进行更加准确地提取,最终增加移动应用加密协议报文类型解析的准确率。
在自编码器的隐藏层中设置稀疏性约束条件;
在自编码器中设置噪声鲁棒性约束条件对连接权重矩阵进行约束,以强化较大的权值,而弱化代表网络背景流量噪声的小权值的扰动。
将报文载荷结构特征数据输入具有稀疏性约束条件和噪声鲁棒性约束条件的自编码器进行无监督学习,生成降维抗噪处理后的特征向量。
(2.2)将降维抗噪处理后的特征向量输入构造的动态池化卷积神经网络中进行学习。构造基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,模型由三层一维卷积堆叠而成。填充方式采用same方式,每层卷积伴随着批量归一化。报文载荷结构特征学习模型的单元结构列表如表2所示。
表2 报文载荷结构特征学习模型的单元结构列表
对于每一层卷积操作,则经过一维卷积后的隐藏层输出为:
卷积核运算后,对每个输入数据会得到多个特征序列,设最后一层卷积输出的特征为:
在卷积操作后,加入DropOut来防止过拟合,阈值为0.2。
(2.3)对于最后一层卷积输出的特征向量,采用k-max pooling作为非线性下采样函数,利用非线性函数动态池化操作来对特征进行提取,动态池化操作为:
在经过池化操作以后,得到报文载荷结构特征向量。
(3)构建基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文时序特征学习模型,学习得到报文载荷时序特征向量。
本步骤的具体过程如下:
(3.1)构造基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文载荷时序特征学习模型,模型包含64个记忆单元,对输入的流量特征进行学习。报文载荷时序特征学习模型的单元结构列表如表3所示。
表3 报文载荷时序特征学习模型的单元结构列表
移动应用私有加密协议报文载荷时序特征学习模型采用门控机制进行学习:
通过激活函数可以将门控值压缩到[0,1]区间之间。
在学习模型中加入DropOut来防止过拟合,阈值为0.5。
(3.2)模型输出为:
由单元状态向量经过激活函数后与输出门作用,得到输出为报文载荷时序特征向量。
(4)构建基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文交互特征学习模型,学习得到报文会话交互特征向量。
本步骤的具体过程如下:
(4.1)构造基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文会话交互特征学习模型,模型的单元结构设置如表4所示。
表4 报文会话交互特征学习模型的单元结构列表
(4.2)使用构造的学习模型进行图卷积操作。在模型中,对于每一层图卷积操作有:
(4.4)使用一层全连接层对进行压缩,降低维度,学习得到报文载荷会话特征向量:
(5)对移动应用私有加密协议报文的载荷结构特征向量、时序特征向量、会话交互特征向量进行融合拼接,使用最大熵分类器输出移动应用私有加密协议报文类型的解析结果。
本步骤的具体过程如下:
(5.1)对三个模型进行集成学习与组合训练,模型组合训练时的超参数设置如表5所示。
表5 三个模型组合训练时的参数设置
对得到的特征向量做特征融合拼接,特征融合拼接的单元结构列表如表6所示。
表6 特征融合拼接的单元结构列表
(5.2) 经过第二个全连接层及其softmax激活函数计算:
本实施例的实验是在采集的17中网络移动应用的数据集上进行,实验结果如表7所示,展示了本实施例的方法对每种应用流量加密协议报文类型的解析结果。从表中数据可以看到:对于查准率指标有四类应用超过了99%,分别为京东、美团、爱奇艺和拼多多;对于查全率指标,有4类应用超过了98%,分别为Microsoft-Launcher、搜狗输入法、微信和美团;对于F1值指标,超过98%的有5类应用,分别是搜狗输入法、Microsoft-Launcher、京东、美团和微信。查准率、查全率、和F1值的加权平均值分别为97.29%,97.26%和97.27%,模型在该数据集上的整体准确率达到了97.26%。
表7 本发明方法在17中网络移动应用的数据集上的类型解析结果
本实施例对比实验选用与2D-CNN、LSTM、GCN、CNN+LSTM模型进行对比,以验证多模特征融合学习的移动应用加密协议报文类型解析方法的有效性。最终的总体对比实验结果如图13至图16所示。
需要说明的是,对于本实施例,为了简便描述,故将其表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
本发明能够精确地识别出多种网络移动应用私有加密协议报文类型,提高网络空间安全的监管效率和力度;
本发明基于网络流量数据中传输层之上的载荷数据进行学习与分类,不依赖于网络流量数据包头部的IP地址、端口号信息,分类模型的泛化能力强;
本发明在复杂的网络环境中进行数据集采样测试,检测结果更加符合真实网络环境下的需求。
值得说明的是是,本发明中,“S2A,报文结构特征学习”、“S2B,报文时序特征学习”、“S2C,报文交互特征学习”三者的执行顺序可以采用多种形式,甚至可以同时进行,因此,本发明所阐述的实施例的步骤先后顺序,不应该被视为不对本发明三者的执行顺序的限制。
如上所述,可较好地实现本发明。
本说明书中所有实施例公开的所有特征,或隐含公开的所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以以任何方式组合和/或扩展、替换。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,依据本发明的技术实质,在本发明的精神和原则之内,对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等,均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种移动应用加密协议报文类型解析方法,其特征在于,抽取并学习移动应用加密协议报文的不同模态特征,利用不同模态特征相互融合实现对加密协议报文类型解析。
2.根据权利要求1所述的一种移动应用加密协议报文类型解析方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,报文数据预处理:对采集的移动应用网络流量原始数据进行预处理,抽取原始数据中报文载荷的结构特征数据、时序特征数据、交互特征数据;
S2,特征学习,具体包括以下步骤:
S2A,报文结构特征学习:利用结构特征数据构建基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,学习得到报文载荷结构特征向量;
S2B,报文时序特征学习:利用时序特征数据构建基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文时序特征学习模型,学习得到报文载荷时序特征向量;
S2C,报文交互特征学习:利用交互特征数据构建基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文交互特征学习模型,学习得到报文会话交互特征向量;
S3,报文类型解析:对报文载荷结构特征向量、时序特征向量、交互特征向量进行融合拼接,使用最大熵分类器输出移动应用私有加密协议报文类型的解析结果。
3.根据权利要求2所述的一种移动应用加密协议报文类型解析方法,其特征在于,步骤S1包括以下步骤:
S11,设置预处理截取的原始网络数据包长度大小,将连续的网络流量以会话流切分,分离会话流中每个数据包传输层以上的网络报文载荷数据;
S12,区分报文载荷数据的上、下行方向:按数据流向定义会话中数据包中报文载荷数据的上行方向和下行方向,将与第一个数据包具有相同起始地址、目的地址以及端口号的报文载荷数据作为上行报文载荷数据,其余作为下行报文载荷数据;
S13,分别计算上行方向和下行方向的载荷数据大小,以十六进制形式构造载荷数据序列;
S14,按照上行数据在前、下行数据在后的拼接方式,将上行报文载荷数据和下行报文载荷数据拼接得到报文载荷结构特征数据;
S15,按照数据包时间先后顺序的组织方式,排列得到报文载荷时序特征数据;
S16,构造基于序列到图的特征表达模型,将会话流中的数据包序列转化为无向图;对会话流中的每一个数据包,提取数据包的包方向、负载数据的标准信息熵和负载长度,将数据包的包方向、负载数据的标准信息熵和负载长度作为图节点特征嵌入,得到报文载荷交互特征数据。
5.根据权利要求2至4任一项所述的一种移动应用加密协议报文类型解析方法,其特征在于,步骤S2A包括以下步骤:
S2A1,将报文载荷结构特征数据输入带有稀疏性约束条件和噪声鲁棒性约束条件的自编码器进行抗噪降维处理,生成降维抗噪处理后的特征向量;
S2A2,构建基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型;将降维抗噪处理后的特征向量输入构造的报文结构特征学习模型中进行学习,得到卷积核运算后的特征序列;
报文结构特征学习模型的构建过程如下:
构造基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,报文结构特征学习模型由三层一维卷积堆叠而成;填充方式采用same方式,每层卷积伴随着批量归一化;对于每一层卷积操作,则经过一维卷积后的隐藏层输出为:
其中,
表示一维卷积核的权重矩阵的行标号,表示一维卷积核的权重矩阵的列标号,
表示一维卷积核的权重矩阵中第行第列的权重值,表示卷积核的形状,
表示输入的数据的第行第列的值,表示数据的总行数,表示输入的总列数,表示输入的形状,表示输出的第个位置的值;
卷积核运算后,对每个输入数据会得到多个特征序列,设最后一层卷积输出的特征向量为:
S2A3,对于最后一层卷积输出的特征向量,采用k-max pooling作为非线性下采样函数,利用非线性函数动态池化操作来对特征向量进行提取,得到报文载荷结构特征向量;
动态池化操作为:
其中,
7.根据权利要求6所述的一种移动应用加密协议报文类型解析方法,其特征在于,步骤S2B包括以下步骤:
S2B1,构建基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文载荷时序特征学习模型,报文载荷时序特征学习模型包含JI个记忆单元,JI为整数且32≤JI≤256,利用构建的报文载荷时序特征学习模型对报文载荷时序特征数据进行学习,学习公式为:
S2B2,得到输出为报文载荷时序特征向量,输出公式为:
8.根据权利要求7所述的一种移动应用加密协议报文类型解析方法,其特征在于,步骤S2C包括以下步骤:
S2C1,构建基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文会话交互特征学习模型,会话交互特征学习模型包括两个依次连接的图卷积层,进行图卷积操作时设置两次图卷积的通道数,激活函数选择ReLU函数;
S2C2,使用步骤S2C1构造的学习模型进行图卷积操作,对于每一层图卷积操作有:
其中,,表示单位矩阵,表示对应的度矩阵,表示网络层数,表示第层的权值,权值的维度为,表示经过第层卷积后图节点数据的维度,表示
第层的偏置,表示第层的输入,第一层的输入为,表示非线性激活函数
ReLU函数;
S2C4,使用一层全连接层对进行压缩,降低维度,学习得到报文载荷会话特征向量:
9.根据权利要求8所述的一种移动应用加密协议报文类型解析方法,其特征在于,步骤S3包括以下步骤:
S31,对报文结构特征学习模型、报文时序特征学习模型、报文交互特征学习模型进行集成学习与组合训练,设置模型组合训练时的超参数;对得到的报文载荷结构特征向量、报文载荷时序特征向量和报文会话交互特征向量做特征融合拼接,相连接得到:
S32,经过第二个全连接层及其softmax激活函数计算:
10.一种移动应用加密协议报文类型解析***,其特征在于,基于权利要求1至9任一项所述的一种移动应用加密协议报文类型解析方法,包括以下模块:
报文数据预处理模块:用以对采集的移动应用网络流量原始数据进行预处理,抽取原始数据中报文载荷的结构特征数据、时序特征数据、交互特征数据;
报文结构特征学习模块:用以利用结构特征数据构建基于动态池化卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文结构特征学习模型,学习得到报文载荷结构特征向量;
报文时序特征学习模块:用以利用时序特征数据构建基于长短时记忆网络的移动应用私有加密协议报文时序特征学习模型,学习得到报文载荷时序特征向量;
报文交互特征学习模块:用以利用交互特征数据构建基于图卷积神经网络的移动应用私有加密协议报文交互特征学习模型,学习得到报文会话交互特征向量;
报文类型解析模块:用以对报文载荷结构特征向量、时序特征向量、交互特征向量进行融合拼接,使用最大熵分类器输出移动应用私有加密协议报文类型的解析结果;
其中,报文结构特征学习模块、报文时序特征学习模块、报文类型解析模块的输入端分别与报文数据预处理模块的输出端电相连,报文结构特征学习模块、报文时序特征学习模块、报文类型解析模块的输出端分别与报文类型解析模块的输入端电相连。
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CN (1) | CN115277888B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115801897A (zh) * | 2022-12-20 | 2023-03-14 | 南京工程学院 | 一种边缘代理的报文动态处理方法 |
CN115883263A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-03-31 | 中国电子科技集团公司第三十研究所 | 基于多尺度载荷语义挖掘的加密应用协议类型识别方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105430021A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-03-23 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于载荷相邻概率模型的加密流量识别方法 |
US20190273509A1 (en) * | 2018-03-01 | 2019-09-05 | Crowdstrike, Inc. | Classification of source data by neural network processing |
CN111147394A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-12 | 南京理工大学 | 一种远程桌面协议流量行为的多级分类检测方法 |
CN112003870A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-11-27 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 一种基于深度学习的网络加密流量识别方法及装置 |
CN112511555A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-16 | 中国电子科技集团公司第三十研究所 | 基于稀疏表示和卷积神经网络的私有加密协议报文分类法 |
WO2021103135A1 (zh) * | 2019-11-25 | 2021-06-03 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种基于深度神经网络的流量分类方法、***及电子设备 |
CN113179223A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-27 | 中山大学 | 一种基于深度学习和序列化特征的网络应用识别方法及*** |
WO2022041394A1 (zh) * | 2020-08-28 | 2022-03-03 | 南京邮电大学 | 一种网络加密流量识别方法及装置 |
CN114358177A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-15 | 北京工业大学 | 一种基于多维度特征紧凑决策边界的未知网络流量分类方法及*** |
WO2022094926A1 (zh) * | 2020-11-06 | 2022-05-12 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种加密流量识别方法、***、终端以及存储介质 |
CN114519390A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-05-20 | 北京邮电大学 | 一种基于多模态深度学习的quic流量分类方法 |
-
2022
- 2022-09-26 CN CN202211171000.9A patent/CN115277888B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105430021A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-03-23 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于载荷相邻概率模型的加密流量识别方法 |
US20190273509A1 (en) * | 2018-03-01 | 2019-09-05 | Crowdstrike, Inc. | Classification of source data by neural network processing |
WO2021103135A1 (zh) * | 2019-11-25 | 2021-06-03 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种基于深度神经网络的流量分类方法、***及电子设备 |
CN111147394A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-12 | 南京理工大学 | 一种远程桌面协议流量行为的多级分类检测方法 |
CN112003870A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-11-27 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 一种基于深度学习的网络加密流量识别方法及装置 |
WO2022041394A1 (zh) * | 2020-08-28 | 2022-03-03 | 南京邮电大学 | 一种网络加密流量识别方法及装置 |
WO2022094926A1 (zh) * | 2020-11-06 | 2022-05-12 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种加密流量识别方法、***、终端以及存储介质 |
CN112511555A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-16 | 中国电子科技集团公司第三十研究所 | 基于稀疏表示和卷积神经网络的私有加密协议报文分类法 |
CN113179223A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-27 | 中山大学 | 一种基于深度学习和序列化特征的网络应用识别方法及*** |
CN114358177A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-15 | 北京工业大学 | 一种基于多维度特征紧凑决策边界的未知网络流量分类方法及*** |
CN114519390A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-05-20 | 北京邮电大学 | 一种基于多模态深度学习的quic流量分类方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
ZIYI ZHAO ET AL.: ""CL-ETC: A Contrastive Learning Method for Encrypted Traffic Classification"", 《2022 IFIP NETWORKING CONFERENCE (IFIP NETWORKING)》 * |
程永新等: ""一种加密流量行为分析***的设计研究"", 《通信技术》 * |
童博等: ""复杂网络环境下加密流量识别方法研究"", 《邮电设计技术》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115801897A (zh) * | 2022-12-20 | 2023-03-14 | 南京工程学院 | 一种边缘代理的报文动态处理方法 |
CN115801897B (zh) * | 2022-12-20 | 2024-05-24 | 南京工程学院 | 一种边缘代理的报文动态处理方法 |
CN115883263A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-03-31 | 中国电子科技集团公司第三十研究所 | 基于多尺度载荷语义挖掘的加密应用协议类型识别方法 |
CN115883263B (zh) * | 2023-03-02 | 2023-05-09 | 中国电子科技集团公司第三十研究所 | 基于多尺度载荷语义挖掘的加密应用协议类型识别方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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