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加密数据流难以从其数据内容进行监管,但却是非法数据、敏感信息监管的重要对象。 目前对加密数据流识别的研究大多依据特定的加密传输协议,主要通过端口匹配识别、深度包检测、深入流检测等来进行识别,这些方法实施的前提是加密协议已知,并未给出一种通用的加密数据流识别方法。 对当前加密数据流识别技术进行了分析,分析加密数据流外在数据形式中所蕴含的内在属性信息,遵循“随机性特征―盲识别” 的研究思路,研究一种通用的网络加密流量识别方法,利用加密流量的随机性特征,提出基于多任务特征学习的网络加密流量识别算法。 该算法利用 l2,1 正则化项对一组相关任务进行联合特征学习。 实验结果表明:该算法可有效识别网络加密流量,识别精度可达到 80% 以上。

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《基于多任务特征学习的网络加密流量识别算法》

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文件号：061225

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