一种流量识别方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种流量识别方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取第一超文本传输安全协议HTTPS流量；根据规则库对第一HTTPS流量进行识别，得到第一全量已识别XDR话单和未被识别的第二HTTPS流量；提取所述第二HTTPS流量的目标特征向量，得到未识别XDR话单；将所述未识别XDR话单输入到目标识别模型中，通过所述目标识别模型对所述未识别XDR话单进行识别，得到第二全量已识别XDR话单；所述目标识别模型是以HTTPS流量样本的特征向量为输入，所述HTTPS流量样本的流量类型为输出进行训练得到。本申请公开的流量识别方法，通过目标识别模型与规则库相结合识别HTTPS流量,提高了网络流量类型可识别能力实现网络流量类型的大范围识别。类型的大范围识别。类型的大范围识别。

【技术实现步骤摘要】
一种流量识别方法、装置、设备及计算机存储介质


[0001]本申请属于大数据业务领域，尤其涉及一种流量识别方法、装置和计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的飞速发展，互联网安全也日益成为人们的关注重点，由此超文本传输安全协议(Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer，HTTPS)被越来越多应用软件所采用的，HTTPS流量占比也越来越大。
[0003]由于HTTPS协议是在超文本传输协议(Hyper Text Transfer Protocol，HTTP)的基础上增加TLS/SSL协议对4.5层进行传输数据加密，不同于HTTP协议的明文传输能够通过深度报文解析技术(Deep packet inspection，DPI)深入应用层来识别HTTP流量业务类型，所以当前运营商对HTTPS流量类型的识别多采用暴力解密、中间人攻击及利用安全套接层(Secure Sockets Layer，SSL)协议漏洞来对HTTPS流量进行解密识别，除此之外，运营商还会利用HTTP流量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种流量识别方法，其特征在于，包括：获取第一超文本传输安全协议HTTPS流量；根据规则库对第一HTTPS流量进行识别，得到第一全量已识别XDR话单和未被识别的第二HTTPS流量；提取所述第二HTTPS流量的目标特征向量，得到未识别XDR话单；将所述未识别XDR话单输入到目标识别模型中，通过所述目标识别模型对所述未识别XDR话单进行识别，得到第二全量已识别XDR话单；所述目标识别模型是以HTTPS流量样本的特征向量为输入，所述HTTPS流量样本的流量类型为输出进行训练得到。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述第二HTTPS流量的目标特征向量，得到未识别XDR话单，具体包括：提取所述第二HTTPS流量中的安全套接层SSL头域信息，得到一维特征向量；根据所述一维特征向量，生成所述未识别XDR话单。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述第二HTTPS流量的目标特征向量，得到未识别XDR话单，还包括：提取所述第二HTTPS流量中的Payload载荷信息片段，得到N*M维特征向量，N，M均为正整数；所述根据所述一维特征向量，生成所述未识别XDR话单，具体包括：根据所述一维特征向量和所述N*M维特征向量，生成所述未识别XDR话单。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述SSL头域信息包括流元数据、包长和时间序列、字节分布及传输层安全TLS握手信息中的至少一种。5.根据权利要求2
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4任一项所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型包括卷积层、池化层以及全连接层，所述将所述未识别XDR话单输入到目标识别模型中，通过所述目标识别模型对所述未识别XDR话单进行识别，得到第二全量已识别XDR话单，具体包括：根据卷积层对所述未识别XDR话单进行共性特征提取，得到所述未识别XDR话单的特征图；根据池化层筛选所述未识别XDR话单的特征图中的关键特征，得到所述未识别XDR话单的降维特征图；根据全连接层对所述未识别XDR话单的降维特征图进行分类识别，得到所述第二全量已识别XDR话单。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述规则库包括证书库与关联识别库；所述根据规则库对第一HTTPS流量进行识别，得到第一全量已识别XDR话单和未被识别的第二HTT...

【专利技术属性】
技术研发人员：甄鲲鹏，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：