【摘 要】
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随着互联网全站加密流量不断飙升,如何通过有效技术手段,识别互联网中各种业务流量,区分不同服务提供差异化保障,成为了运营商面临的新挑战。针对DPI深层数据包检测技术能够
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随着互联网全站加密流量不断飙升,如何通过有效技术手段,识别互联网中各种业务流量,区分不同服务提供差异化保障,成为了运营商面临的新挑战。针对DPI深层数据包检测技术能够识别出具体应用,但无法识别加密流量,提出了一种基于DPI技术和机器学习结合的加密流量识别方法,通过DPI技术识别大多数已知特征的网络流量,减少机器学习的计算量,再通过机器学习分析未知特征加密流量,并通过实验验证该方法能够弥补DPI技术的缺陷,提高识别率。
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