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面向移动应用识别的结构化特征提取方法
沈亮, 王鑫, 陈曙晖
计算机应用
2020, 40 (4):
1109-1114.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081380
针对移动应用流量监控及行为分析等需要，为有效识别移动网络流量所属的应用，提出一种超文本传输协议（HTTP）流结构化特征提取方法。采取一款自研的基于虚拟专用网络（VPN）的流量采集工具获取研究数据，该工具能够精确标识每一条数据流归属的应用。在特征提取阶段，不预先设计特征构成，通过流聚类、获取最长公共子序列、字符替换得到应用HTTP流的结构化特征。从42种应用的117 772条HTTP流中提取特征，并对测试集的50 387条HTTP流进行识别，所提方法的平均准确率达99%，平均查全率为90.63%，单个应用最大误报率为0.52%。实验结果表明，该结构化特征提取方法能够有效识别移动应用的流量。
参考文献 |
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