童 博,施 俊,趙純熙
(中訊郵電咨詢?cè)O(shè)計(jì)院有限公司,北京 100048)
隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用日益豐富,運(yùn)營(yíng)商骨干網(wǎng)出口流量也逐漸向復(fù)雜化和多樣化方向演進(jìn)。一方面,用戶對(duì)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)需求不斷增加,另一方面,網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用軟件使用私有協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,這樣使得網(wǎng)絡(luò)中加密流量的比例不斷提高。根據(jù)谷歌的報(bào)告,2021 年5 月Chrome 加載網(wǎng)頁中啟用加密的比例已經(jīng)到了98%[1]。加密在保護(hù)隱私的同時(shí)也給網(wǎng)絡(luò)安全帶來了新的挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)攻擊者將加密作為隱藏攻擊活動(dòng)的工具,使攻擊活動(dòng)變得隱秘,不易識(shí)別。為了維護(hù)健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,運(yùn)營(yíng)商需要提出有效的識(shí)別方法,提高網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管技術(shù)手段,實(shí)現(xiàn)加密流量精細(xì)化管理,保障網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行。
為了保護(hù)用戶和網(wǎng)站數(shù)據(jù)的隱私,保護(hù)網(wǎng)絡(luò)瀏覽和交易的安全,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用使用HTTPS 加密傳輸,例如主流網(wǎng)站百度、淘寶、京東等。
HTTPS 不是一種單獨(dú)的協(xié)議,它是在會(huì)話層SSL/TLS 之上 的HTTP。SSL/TLS 介于TCP 和HTTP之間。HTTPS 協(xié)議交互流程如圖1 所示。客戶端和服務(wù)端TCP建鏈成功后,客戶端驗(yàn)證完服務(wù)端的公鑰證書后,生成正文密鑰,使用公鑰加密后發(fā)送給服務(wù)端。服務(wù)端使用私鑰解密后,得到正文密鑰。隨后雙方開始進(jìn)入正文數(shù)據(jù)通信階段,正文數(shù)據(jù)經(jīng)過正文密鑰加密后在線路中傳輸,保障了數(shù)據(jù)安全。
圖1 HTTPS交互過程
QUIC(Quick UDP Internet Connection)是谷歌制定的一種基于UDP 的低時(shí)延的互聯(lián)網(wǎng)傳輸層協(xié)議。QUIC協(xié)議整合了TCP 協(xié)議的可靠性和UDP 協(xié)議的速度和效率,在UDP 的上層,QUIC 提供了可靠、有序、安全且快速的傳輸服務(wù)。目前,在Chrome中有85%以上關(guān)于谷歌自有業(yè)務(wù)的請(qǐng)求響應(yīng)都是通過QUIC承載。
對(duì)于HTTPS、QUIC 等采用SSL/TLS 標(biāo)準(zhǔn)加密的協(xié)議,如圖2所示,可以利用協(xié)議交互過程中的明文信息進(jìn)行應(yīng)用類型識(shí)別。例如ClientHello 報(bào)文的servername 字段和Server Certificate 中的commonName 均包含了域名等明文信息。此類加密的協(xié)議,可以根據(jù)域名信息,識(shí)別單包凈荷特征字,并進(jìn)一步確定加密流量的應(yīng)用類型。
圖2 HTTPS和QUIC協(xié)議棧
互聯(lián)網(wǎng)流量采集系統(tǒng)針對(duì)HTTPS 等協(xié)議生成相應(yīng)協(xié)議話單,話單中包含識(shí)別出的應(yīng)用類型。對(duì)于單包凈荷特征不能判斷出應(yīng)用類型的HTTPS 話單,可通過解析DNS 報(bào)文,從中提取出域名信息,再回填到HTTPS話單,從而提高HTTPS應(yīng)用識(shí)別率。
客戶端通過域名HTTPS 訪問網(wǎng)站前,會(huì)給DNS 解析服務(wù)器發(fā)送DNS 報(bào)文,請(qǐng)求進(jìn)行域名解析。DNS 解析服務(wù)器返回的DNS 應(yīng)答報(bào)文中包含該域名對(duì)應(yīng)的IP 地址信息??蛻舳双@得IP 地址后,再訪問相應(yīng)網(wǎng)站。通過上述過程,運(yùn)營(yíng)商可以解析DNS 應(yīng)答報(bào)文,并緩存DNS 報(bào)文里域名和IP 地址映射關(guān)系,采用域名回填方案,獲取話單中的應(yīng)用類型。
但是,基于DNS 域名回填的方法存在以下局限性和問題。
a)1 個(gè)IP 對(duì)應(yīng)多個(gè)域名(例如一個(gè)服務(wù)器群中部署多個(gè)HTTPS網(wǎng)站或CDN 環(huán)境)的情況不能使用DNS域名回填,否則會(huì)造成應(yīng)用類型識(shí)別錯(cuò)誤。
b)1 個(gè)域名映射對(duì)應(yīng)多個(gè)IP 時(shí),為提高關(guān)聯(lián)率,需要記錄所有IP 用于關(guān)聯(lián)匹配,這會(huì)增加本方案的復(fù)雜度。
網(wǎng)絡(luò)中有些應(yīng)用采用私有加密方式進(jìn)行通信,根據(jù)單包特征,難以進(jìn)行應(yīng)用識(shí)別。但從數(shù)據(jù)流上來看,同一個(gè)流上多個(gè)報(bào)文之間存在著一定的指紋特征。基于多包關(guān)聯(lián)識(shí)別方法有以下幾種。
a)單包特征強(qiáng)度不夠,容易誤識(shí)別,可以通過多包特征匹配進(jìn)行強(qiáng)化,降低誤識(shí)別率。
b)單包特征強(qiáng)度不夠,但與多包之間流量特征結(jié)合,即DPI+DFI進(jìn)行強(qiáng)化,提高應(yīng)用識(shí)別準(zhǔn)確度。
c)沒有任何擔(dān)保特征,單純依靠流量特征來識(shí)別,即純DFI 識(shí)別。例如多個(gè)報(bào)文長(zhǎng)度之和等于固定值,且成組出現(xiàn)。DFI 識(shí)別可以用于應(yīng)用流量大類識(shí)別,很難精確識(shí)別到具體應(yīng)用。
多流關(guān)聯(lián)的加密流量識(shí)別有以下2種方式。
a)應(yīng)用程序的控制面和數(shù)據(jù)面在2個(gè)數(shù)據(jù)流上傳輸??刂泼鎴?bào)文中攜帶數(shù)據(jù)面的IP 端口信息,數(shù)據(jù)面采用被動(dòng)方式建立連接(如FTP 業(yè)務(wù)),由服務(wù)器端動(dòng)態(tài)分配IP 端口,數(shù)據(jù)面上的數(shù)據(jù)流中只有數(shù)據(jù)內(nèi)容,沒有協(xié)議本身的指紋特征,難以識(shí)別。對(duì)于這類業(yè)務(wù),需要在控制面數(shù)據(jù)流中解析出數(shù)據(jù)面的IP 端口信息,并進(jìn)行鎖存。在數(shù)據(jù)面報(bào)文建立通信后,可以通過鎖存的IP端口信息進(jìn)行應(yīng)用類型的識(shí)別。
b)應(yīng)用程序在通信前協(xié)商加密算法和加密能力,會(huì)根據(jù)通信對(duì)端采用適當(dāng)?shù)募用芩惴ㄟM(jìn)行通信。如果對(duì)端不支持加密,則會(huì)進(jìn)行明文通信。此類應(yīng)用可以通過抓取暴露的明文通信報(bào)文,進(jìn)行IP 端口的訓(xùn)練學(xué)習(xí),建立IP 端口與應(yīng)用的映射庫(kù),通過IP 端口信息識(shí)別出加密流量報(bào)文的應(yīng)用類型。
骨干出口等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境存在非對(duì)稱路由,即1條五元組流的上行和下行方向數(shù)據(jù)分散在不同鏈路或不同設(shè)備中傳輸。對(duì)于HTTPS 等報(bào)文指紋特征主要出現(xiàn)在上行方向(請(qǐng)求方向)的應(yīng)用,可以采用上下行鏈路話單關(guān)聯(lián)的方法,通過上下方向識(shí)別出的應(yīng)用類型回填到下行方向的話單中,提高下行方向應(yīng)用識(shí)別效果。
多鏈路關(guān)聯(lián)識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)部署可以采用以下2種方案。
a)在原始鏈路流量和DPI 應(yīng)用識(shí)別模塊之間部署匯聚分流平臺(tái)。全部鏈路接入?yún)R聚分流平臺(tái)。匯聚分流平臺(tái)將全部流量進(jìn)行同源同宿處理,進(jìn)行上下行流量的關(guān)聯(lián)后,再輸出到后端DPI采集模塊,保障數(shù)據(jù)報(bào)文上下行完整的采集和識(shí)別。
b)原始流量分別接入DPI 采集模塊,DPI 采集模塊后端部署話單合成系統(tǒng)。不同的DPI采集模塊分別針對(duì)上行、下行流量獨(dú)立產(chǎn)生數(shù)據(jù)話單,傳送到話單合成系統(tǒng),在話單合成系統(tǒng),針對(duì)上行或下行的話單,按照五元組流進(jìn)行上下行關(guān)聯(lián)。
網(wǎng)絡(luò)中有些應(yīng)用程序采用私有加密協(xié)議,包括常見的一些P2P下載、流媒體、游戲等應(yīng)用程序等。通過對(duì)這些私有加密應(yīng)用進(jìn)行逆向分析,可破解一部分應(yīng)用的加密協(xié)議。在實(shí)際應(yīng)用中,以下3 種加密方式可以通過逆向分析識(shí)別應(yīng)用類型。
a)固定的密鑰:應(yīng)用代碼中有固定的密鑰,雙方進(jìn)行通信時(shí),使用代碼中固定的密鑰進(jìn)行加密和解密。針對(duì)解密后的內(nèi)容,可以通過單包指紋特征匹配進(jìn)行應(yīng)用類型識(shí)別。
b)密鑰在凈荷中:在報(bào)文交互過程中,密鑰存在凈荷中,位置、長(zhǎng)度不固定,但在凈荷內(nèi)有字段與之有關(guān)。可通過相關(guān)字段計(jì)算得到密鑰的長(zhǎng)度、位置,從而獲得雙方交互的密鑰。針對(duì)解密后的內(nèi)容,可以通過單包指紋特征匹配進(jìn)行應(yīng)用類型識(shí)別。
c)私有數(shù)據(jù)流傳輸格式:采用私有自定義數(shù)據(jù)流傳輸格式的應(yīng)用程序,可以通過提取加密流或者加密數(shù)據(jù)流的特征字段,并在多字段的組合的基礎(chǔ)上,進(jìn)行加、減、與、或、異或等運(yùn)算后,進(jìn)行規(guī)則匹配,達(dá)到應(yīng)用類型識(shí)別的效果。
采用強(qiáng)加密手段的應(yīng)用無法通過逆向解析識(shí)別,可以通過機(jī)器學(xué)習(xí),研究出這個(gè)應(yīng)用的加密流量的數(shù)據(jù)模型。
不同應(yīng)用類型的流量特征不同。如圖3 所示,語音流的流量特點(diǎn)是平均報(bào)文長(zhǎng)度短,上下行流交替出現(xiàn)。網(wǎng)頁瀏覽是上行方向發(fā)出請(qǐng)求后,下行方向傳來對(duì)應(yīng)網(wǎng)頁,其特點(diǎn)是平均報(bào)文長(zhǎng),連續(xù)報(bào)文較少。對(duì)于視頻流的特點(diǎn)是平均報(bào)文長(zhǎng),連續(xù)報(bào)文較多。
圖3 不同應(yīng)用類型流量特征對(duì)比
基于上述不同應(yīng)用的流量特點(diǎn),運(yùn)營(yíng)商可以針對(duì)流統(tǒng)計(jì)特征和時(shí)序特征,建立不同應(yīng)用與數(shù)據(jù)流量特征對(duì)應(yīng)關(guān)系的模型特征庫(kù),通過機(jī)器學(xué)習(xí),積累大量的數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)包特征信息作為訓(xùn)練集,根據(jù)決策樹算法,對(duì)加密流量進(jìn)行類型識(shí)別。流統(tǒng)計(jì)特征和時(shí)序特征包括:上下行數(shù)據(jù)包流量特征、數(shù)據(jù)包間隔、數(shù)據(jù)包的離散性、數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度分布、時(shí)間戳信息、私有加密協(xié)議的特殊端口等。
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,應(yīng)用流量識(shí)別算法可分為淺層學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)[2]。深度學(xué)習(xí)采用訓(xùn)練多個(gè)單層非線性網(wǎng)絡(luò),組合底層特征構(gòu)成數(shù)據(jù)的抽象表示,從而表達(dá)數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征,在加密的流量識(shí)別中表現(xiàn)良好。目前主流的深度學(xué)習(xí)方法有自動(dòng)編碼器(SAE)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)等。近年來,這些方法被廣泛應(yīng)用到加密流量識(shí)別中,并取得不錯(cuò)的效果。
圖4是一個(gè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用流量識(shí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在該模型中,原始數(shù)據(jù)包輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過重復(fù)訓(xùn)練,提取應(yīng)用統(tǒng)計(jì)模型。目前主要有以下2種訓(xùn)練模式。
圖4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
a)基于數(shù)據(jù)報(bào)文流特征進(jìn)行訓(xùn)練,包括報(bào)文間隔、數(shù)據(jù)報(bào)文長(zhǎng)度、窗口大小等統(tǒng)計(jì)級(jí)別數(shù)據(jù)。
b)基于數(shù)據(jù)報(bào)文的內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練,主要基于數(shù)據(jù)包凈荷數(shù)據(jù)前段中的內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練。
基于上述研究的結(jié)果,本文設(shè)計(jì)了一種適用于骨干出口網(wǎng)絡(luò)加密流量的應(yīng)用識(shí)別系統(tǒng)。加密流量應(yīng)用識(shí)別系統(tǒng)如圖5所示。
圖5 加密流量應(yīng)用識(shí)別系統(tǒng)框圖
加密流量應(yīng)用識(shí)別系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集、報(bào)文解析、特征庫(kù)、五元組流表、規(guī)則匹配模塊、話單生成模塊和配置管理模塊組成。
數(shù)據(jù)采集模塊使用DPDK 等高性能報(bào)文處理技術(shù),針對(duì)鏈路上的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流量進(jìn)行高速采集和預(yù)處理。預(yù)處理過程中,首先將非對(duì)稱流量進(jìn)行同源同宿處理,然后通過哈希算法將流量負(fù)載分擔(dān)至多個(gè)CPU核心,以此提高數(shù)據(jù)處理性能和準(zhǔn)確性。
報(bào)文解析模塊按不同協(xié)議對(duì)報(bào)文進(jìn)行解析,提取出五元組信息、元數(shù)據(jù)信息以及針對(duì)不同協(xié)議的關(guān)鍵特征字段進(jìn)行應(yīng)用識(shí)別。針對(duì)數(shù)據(jù)流中只有數(shù)據(jù)內(nèi)容,沒有協(xié)議特征字段的協(xié)議,采用如下方式,進(jìn)行加密流量的多流關(guān)聯(lián)識(shí)別。
a)對(duì)于DNS 報(bào)文,提取出IP 和域名的映射關(guān)系后,記錄到IP—域名映射表中,待后續(xù)域名回填應(yīng)用類型時(shí)使用。
b)對(duì)于FTP 等在控制面中攜帶數(shù)據(jù)面端口信息的應(yīng)用,提取出IP端口信息,記錄到IP端口應(yīng)用表中,待數(shù)據(jù)面報(bào)文到達(dá)后,可以進(jìn)行跨流的多流關(guān)聯(lián)識(shí)別。
c)對(duì)于同時(shí)支持加密和不加密的應(yīng)用,在其明文傳輸數(shù)據(jù)時(shí),鎖定相應(yīng)端點(diǎn)的IP 端口信息,待相同IP端口加密流量到達(dá)后,可以進(jìn)行跨流的多流關(guān)聯(lián)識(shí)別。
特征庫(kù)包括字串特征庫(kù)和流模式特征庫(kù)2種。
字串特征庫(kù)中存儲(chǔ)的是各類應(yīng)用報(bào)文的指紋特征字串,例如域、URL、16 進(jìn)制數(shù)串等,主要用于單包報(bào)文的匹配。字串匹配方式包括固定偏移位置匹配、浮動(dòng)位置匹配和域名等協(xié)議字段匹配。字串特征支持多個(gè)字串相與運(yùn)算的操作,組合成復(fù)雜字串特征。
流模式特征庫(kù)中存儲(chǔ)的是流統(tǒng)計(jì)特征(通過機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的各類應(yīng)用的多維度流量特征),包括報(bào)文間隔、報(bào)文長(zhǎng)度分布、報(bào)文離散度、跨包流特征組合等信息。
五元組流表用于記錄一個(gè)五元組流的流信息,這些信息分為通用信息和協(xié)議信息2類。通用信息是數(shù)據(jù)傳輸過程中的通用流量特征,例如TCP 建鏈時(shí)延、服務(wù)訪問應(yīng)答時(shí)延、平均報(bào)文長(zhǎng)度、報(bào)文長(zhǎng)度分布、時(shí)間間隔分布、序列號(hào)增長(zhǎng)、丟包重傳計(jì)數(shù)、報(bào)文亂序計(jì)數(shù)等信息。協(xié)議信息是根據(jù)應(yīng)用協(xié)議類型存儲(chǔ)與協(xié)議有關(guān)的相應(yīng)字段。五元組流表中存儲(chǔ)了同一個(gè)五元組流上的相關(guān)流信息,對(duì)于同一流上先后到達(dá)的報(bào)文,可以通過五元組流表進(jìn)行關(guān)聯(lián)識(shí)別。
規(guī)則匹配模塊負(fù)責(zé)完成采集的數(shù)據(jù)與系統(tǒng)內(nèi)靜態(tài)或動(dòng)態(tài)的特征庫(kù)匹配操作,從而完成流量數(shù)據(jù)的分類和智能分析。規(guī)則匹配模塊是整個(gè)系統(tǒng)的核心模塊,規(guī)則匹配算法的優(yōu)劣決定了整個(gè)系統(tǒng)的處理性能的高低。
規(guī)則匹配模塊由五元組匹配、單包特征匹配和流模式特征匹配組成。
a)五元組匹配支持按5 個(gè)元組的組合來進(jìn)行匹配。本系統(tǒng)內(nèi)容主要是針對(duì)IP、IP 端口進(jìn)行匹配。通過IP 查詢IP—域名映射表,再用查詢到的域名,送入單包特征匹配單元。通過IP 端口表的查詢,進(jìn)行多流關(guān)聯(lián)分析,提高加密流量識(shí)別率。
b)單包特征匹配支持按報(bào)文凈荷內(nèi)容匹配字串特征庫(kù)預(yù)定義的特征字串。字串匹配方式包括固定偏移位置匹配、浮動(dòng)位置匹配和域名等協(xié)議字段匹配。字串特征支持多個(gè)字串相與運(yùn)算的操作,組合成復(fù)雜字串特征。
c)流模式特征匹配支持按五元組流表記錄的流統(tǒng)計(jì)信息匹配流模式特征庫(kù)中流量模型。流模式特征匹配支持基于五元組流表的多包關(guān)聯(lián)識(shí)別,同時(shí)也支持流特征的多維組合智能分析,根據(jù)五元組流表中的流量模型,識(shí)別出相應(yīng)的應(yīng)用類型,提高加密流量的識(shí)別率。
規(guī)則匹配模塊中各個(gè)匹配單元均根據(jù)各類協(xié)議應(yīng)用的規(guī)則庫(kù),進(jìn)行流量識(shí)別和分類。為了提高應(yīng)用識(shí)別的準(zhǔn)確度,在規(guī)則匹配模塊中,針對(duì)某些應(yīng)用類型有多重匹配規(guī)則。模塊中設(shè)計(jì)應(yīng)用類型仲裁單元,針對(duì)不同匹配規(guī)則制定優(yōu)先級(jí),采用按優(yōu)先級(jí)加權(quán)重的優(yōu)化算法,智能進(jìn)行應(yīng)用識(shí)別和分類,并將結(jié)果填寫到五元組流表中,最終進(jìn)一步提升應(yīng)用識(shí)別的準(zhǔn)確性。
原始數(shù)據(jù)流量在五元組流表中完成相關(guān)流信息的關(guān)聯(lián)識(shí)別后,五元組流信息將從流表中刪除,并將結(jié)果輸出到話單生成模塊,進(jìn)行五元組表項(xiàng)格式化整理,再送給話單大數(shù)據(jù)平臺(tái)。五元組流話單的內(nèi)容包含了流的完整關(guān)鍵信息,全量完整的話單后期可以在大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行多鏈路、多場(chǎng)景關(guān)聯(lián)分析,可以進(jìn)一步提升加密流量識(shí)別率。
配置管理模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的配置管理和對(duì)外接口功能,包括系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控、系統(tǒng)告警、系統(tǒng)參數(shù)配置、系統(tǒng)升級(jí)、規(guī)則庫(kù)在線升級(jí)等功能。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下加密流量識(shí)別系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)部署如圖6所示。
圖6 多鏈路環(huán)境加密流量識(shí)別系統(tǒng)部署圖
系統(tǒng)在運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)中部署應(yīng)用時(shí),考慮運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)設(shè)備多為雙局址部署,涉及多地多鏈路環(huán)境下的系統(tǒng)應(yīng)用,會(huì)導(dǎo)致非對(duì)稱流量沒有完整識(shí)別,影響應(yīng)用識(shí)別的準(zhǔn)確率,為保證最終的識(shí)別效果應(yīng)考慮以下情況。
a)所有鏈路到同一個(gè)機(jī)房:系統(tǒng)采用集中部署,將多地的鏈路通過傳輸電路,匯聚至同一節(jié)點(diǎn),接入?yún)R聚分流平臺(tái),在進(jìn)行應(yīng)用識(shí)別前,進(jìn)行上下行流量的關(guān)聯(lián)。
b)同一個(gè)出口有多個(gè)機(jī)房:所有機(jī)房的加密流量識(shí)別系統(tǒng)輸出話單到省級(jí)中心數(shù)據(jù)平臺(tái)。針對(duì)跨機(jī)房產(chǎn)生的非對(duì)稱流量,由數(shù)據(jù)分析平臺(tái)對(duì)話單進(jìn)行關(guān)聯(lián)合成,提升加密流量識(shí)別效果。
本文針對(duì)加密流量應(yīng)用類型識(shí)別方法進(jìn)行了研究和探討,采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式,對(duì)明文流量和加密流量進(jìn)行特征提取和行文分析,提煉出流量特征知識(shí)庫(kù),設(shè)計(jì)了一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下加密流量應(yīng)用識(shí)別系統(tǒng),利用字串特征庫(kù)和流量特征庫(kù),在非對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,對(duì)加密流量進(jìn)行精準(zhǔn)分類。隨著網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的發(fā)展,加密流量行為分析的算法、流量模型建立和學(xué)習(xí)還需要進(jìn)一步深化研究和測(cè)試。