李雨泰，王洋，陳紫兒，柳瑞春，尚智婕

（國(guó)家電網(wǎng)有限公司信息通信分公司，北京，100000）

0 引言

截至2017年，我國(guó)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)模已經(jīng)增長(zhǎng)值8.64億，這導(dǎo)致移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境逐漸變得越來(lái)越復(fù)雜。為了保證網(wǎng)絡(luò)用戶的信息和數(shù)據(jù)安全，相關(guān)的研究人員設(shè)計(jì)了一種針對(duì)移動(dòng)應(yīng)用程序的識(shí)別算法?，F(xiàn)有的很多文獻(xiàn)對(duì)該算法進(jìn)行了研究，文獻(xiàn)[1]通過(guò)LSTM-TNN結(jié)構(gòu)，在池化層中進(jìn)行了部分特征屬性的關(guān)聯(lián)，并將LSA模型引入了對(duì)程序的識(shí)別算法中，增強(qiáng)了局部與整體之間的聯(lián)系。該方法著重于提高應(yīng)用程序核心與局部之間的關(guān)聯(lián)性，在特征信息的分類準(zhǔn)確度提高中效果不明顯。文獻(xiàn)[2]在移動(dòng)設(shè)備中設(shè)計(jì)了一種通過(guò)SSL協(xié)議加強(qiáng)數(shù)據(jù)純度的方法，以密度聚類與隨機(jī)森林算法為核心，建立了數(shù)據(jù)過(guò)濾模型，又將加密數(shù)據(jù)流傳輸給了捕捉裝置，提高了數(shù)據(jù)的利用效率，增強(qiáng)了識(shí)別程序的準(zhǔn)確度。該方法雖然有效地完成了數(shù)據(jù)的建模，但是在樣本的干擾和誤判中卻沒(méi)有進(jìn)行有效設(shè)計(jì)。為解決以上問(wèn)題，提升程序識(shí)別精度，本文基于加密流量分析算法，設(shè)計(jì)了一種新的移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別方法。首先提取加密數(shù)據(jù)流量特征，再計(jì)算信息增益值與信息增益率，獲得偏移矩陣激活函數(shù)，精確提取加密數(shù)據(jù)流量特征；最后設(shè)計(jì)移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別算法，計(jì)算聚類信息簇，從而實(shí)現(xiàn)以增強(qiáng)程序識(shí)別的精度為目標(biāo)，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化的目的。

1 基于加密流量分析設(shè)計(jì)移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別方法

■1.1 提取加密數(shù)據(jù)流量特征

在加密流量協(xié)議的初始階段，主要包括握手、共享以及加密傳輸這三個(gè)主要的步驟。此時(shí)需要通過(guò)密度聚類算法提高共享速度，提升初始化握手對(duì)流量特征分析的效果。基于此，設(shè)樣本集中共含有n個(gè)無(wú)標(biāo)記的初始樣本，此時(shí)可以建立一個(gè)具備x維度的向量此時(shí)的鄰域參數(shù)可以通過(guò)樣本集合來(lái)計(jì)算[3]。在核心中根據(jù)密度可達(dá)定律建立一個(gè)聚類函數(shù)，將所有可以達(dá)到的距離全部包含在樣本中。當(dāng)屬性節(jié)點(diǎn)中的純度盡可能達(dá)到最大時(shí)，可以將信息的增益公式設(shè)置為：

式（1）中，Dn表示所有樣本組成的樣本集；iw表示任意一個(gè)離散的屬性節(jié)點(diǎn)；Dm表示被標(biāo)記的第m個(gè)樣本。將公式（1）作為數(shù)據(jù)的純度劃分公式，可以直接計(jì)算出信息增益的幅度，以此計(jì)算信息增益率，可以得到公式：

式（2）中，?v(x)表示數(shù)據(jù)信息在固有屬性中的增益值。當(dāng)該類參數(shù)的固定值越高時(shí)，屬性的增益幅度越大。此時(shí)可以得到一種反向傳播的算法結(jié)構(gòu)，用于多層參數(shù)的迭代與學(xué)習(xí)。在其中一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到達(dá)偏移向量的中心節(jié)點(diǎn)時(shí)，可以將輸入的向量作為權(quán)重矩陣，將輸出的向量作為偏移矩陣，在此基礎(chǔ)上得到傳播的激活函數(shù)為：

式（3）中，hp表示第p層的神經(jīng)元反向傳播權(quán)重；?表示本次線性變換的激活函數(shù)；gi表示第i層神經(jīng)元的隱含層信息輸出權(quán)重。將以上數(shù)據(jù)包的所有序列作為特征矩陣，就可以得到數(shù)據(jù)流的時(shí)間單位，并以此提取加密數(shù)據(jù)的流量特性。

至此，完成加密數(shù)據(jù)流量特征的提取，在此基礎(chǔ)上繼續(xù)設(shè)計(jì)移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別算法。

■1.2 設(shè)計(jì)移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別算法

在上文提出的加密數(shù)據(jù)流量特征分析中，可以直接計(jì)算出密度可達(dá)原則的最小聚類對(duì)象，依據(jù)生成的密度可達(dá)原則的最小聚類對(duì)象，生成可信度較高的聚類簇，作為度量的指標(biāo)信息[4]。再將數(shù)據(jù)集中的樣本集中在集合中，分別標(biāo)記樣本類型，并計(jì)算該樣本在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的概率。其中隨機(jī)變量可以將樣本的標(biāo)簽設(shè)置為且i= 1 ,2,… ,L。則此時(shí)的信息熵計(jì)算公式為：

式（4）中，En表示不同類型的樣本；uk表示在第i個(gè)樣本集合中的第u個(gè)標(biāo)簽；g(uk)表示聚類簇的純度計(jì)算值。

在移動(dòng)終端的交互中，可以直接分為交互式與非交互式。在干擾樣本中，可以通過(guò)輸入隨機(jī)數(shù)據(jù)，獲取分類的特征值。特征值計(jì)算公式為：

式（5）中，c為隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)。而決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)集合則需要以最優(yōu)的屬性為核心，獲取捕捉數(shù)據(jù)。在網(wǎng)絡(luò)流量的程序識(shí)別中，很多企業(yè)或用戶都使用應(yīng)用程序產(chǎn)生的流量進(jìn)入瀏覽器，這種網(wǎng)絡(luò)流量的協(xié)議難以堆疊編碼裝置，會(huì)直接導(dǎo)致負(fù)載節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練精度的下降。因此可以通過(guò)連接二分類檢測(cè)的方法建立會(huì)話的識(shí)別算法[5]，識(shí)別算法如下所示。

至此，完成基于加密流量分析的移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別方法設(shè)計(jì)。但在此過(guò)程中有一點(diǎn)極為關(guān)鍵，會(huì)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別精度產(chǎn)生重要影響。即每一次ios系統(tǒng)在連接互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，都需要IP位置作為最終標(biāo)簽，以無(wú)顧慮的字符作為下載加密包的節(jié)點(diǎn)，集合通道輸出端口識(shí)別裝置。通過(guò)以上方法，可以直接得到精度更高的移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別算法，進(jìn)一步提升移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別精度。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

上文設(shè)計(jì)了一種基于加密流量分析的移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別方法，為檢測(cè)設(shè)計(jì)方法判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)如下實(shí)驗(yàn)，將其與現(xiàn)有的LSA模型以及密度聚類和隨機(jī)森林算法（即文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]算法）相對(duì)比，通過(guò)對(duì)比三種算法的精度，測(cè)試該識(shí)別方法是否實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化。

■2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)使用的計(jì)算機(jī)設(shè)備使用的處理器為Intel(R)Pentium(R) Gold G5420 CPU @ 3.80GHz 3.79 GHz，機(jī)帶內(nèi)存為16.00GB，算法的開(kāi)發(fā)環(huán)境為python，并通過(guò)scikitlearn建立迭代模型。將應(yīng)用大廳中下載量前10的移動(dòng)應(yīng)用程序作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，并收集152634條數(shù)據(jù)流，保證數(shù)據(jù)流在各項(xiàng)算法中的適應(yīng)性。使用聚類簇純度分析的方法對(duì)以上數(shù)據(jù)流進(jìn)行聚類處理，統(tǒng)計(jì)樣本間距，設(shè)算法的εminpt參數(shù)為0.74，可以得到樣本與其最近樣本間距的分布如表1所示。

表1 樣本分布參數(shù)

0.15 4 0.21 5 0.23 6 0.22 7 0.19 8 0.18 9 0.17 10 0.22 3 0.16%0.17%0.15%0.23%0.24%0.27%0.26%0.22%

通過(guò)以上樣本分布，可以得到聚類后不同測(cè)試樣本的信息熵如圖1所示。

圖1 信息熵分布示意圖

將圖1中的信息熵作為自變量，可以計(jì)算學(xué)習(xí)迭代過(guò)程中的Accuracy、Recall和Precision，計(jì)算公式為：

式（7）、式（8）、式（9）中，Aη表示三種算法識(shí)別移動(dòng)應(yīng)用程序的準(zhǔn)確率，即Accuracy；Rη表示算法識(shí)別移動(dòng)應(yīng)用程序的召回率，即Recall；Pη表示算法識(shí)別移動(dòng)應(yīng)用程序的精確率，即Precision；ntp表示在算法識(shí)別程序的過(guò)程中將正確的樣本識(shí)別為正確結(jié)果的樣本數(shù)量；ntn表示將正確樣本識(shí)別為錯(cuò)誤樣本的樣本數(shù)量；nfn表示將錯(cuò)誤樣本識(shí)別為正確樣本的樣本數(shù)量；nfp表示將錯(cuò)誤樣本識(shí)別為錯(cuò)誤樣本的樣本數(shù)量。綜合以上三種數(shù)據(jù)，分析三種算法在移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別過(guò)程中的精度。

■2.2 精度測(cè)試

將信息熵作為自變量，當(dāng)信息熵逐步增加時(shí)，可以得到如表2-表4所示的數(shù)據(jù)結(jié)果。

如表2-表4所示，在三種不同算法的精度計(jì)算中，信息熵的變化會(huì)導(dǎo)致移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別精度的變化，且隨著信息熵由0.5增長(zhǎng)到5.0，三種算法的精度都在逐漸降低，由此可見(jiàn)Accuracy、Recall和Precision三個(gè)精度指標(biāo)與信息熵呈現(xiàn)反比關(guān)系。在算法的對(duì)比中，可以清晰地看出，本文設(shè)計(jì)的加密流量分析算法比Unreal Engine算法、密度聚類+隨機(jī)森林算法的精度指標(biāo)更高，精度最高分別可達(dá)到99.25%、93.89%以及98.85%。由此可見(jiàn)，文中設(shè)計(jì)的移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別方法確實(shí)得到了優(yōu)化。

表2 Accuracy數(shù)據(jù)

表3 Recall數(shù)據(jù)

表4 Precision數(shù)據(jù)

3.5 88.23% 83.69% 82.17%4.0 86.28% 82.96% 81.45%4.5 84.54% 78.82% 78.72%5.0 83.86% 75.51% 77.93%

3 結(jié)束語(yǔ)

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為人們生活中必不可少的一部分之后，對(duì)移動(dòng)應(yīng)用程序的各類管理與監(jiān)控也在不斷完善，為更準(zhǔn)確地完成對(duì)程序的識(shí)別工作，進(jìn)一步完善網(wǎng)絡(luò)流量的配置與管理，上文設(shè)計(jì)了一種基于加密流量分析的移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別算法。首先提取加密數(shù)據(jù)流量特征，再計(jì)算信息增益值與信息增益率，獲得偏移矩陣激活函數(shù)，精確提取加密數(shù)據(jù)流量特征；最后設(shè)計(jì)移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別算法，計(jì)算聚類信息簇，完成移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別。然而，在前置的學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，本文設(shè)計(jì)的算法所需時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，需要進(jìn)一步地完善與優(yōu)化，在接下來(lái)的研究過(guò)程中，將對(duì)其進(jìn)行深入研究，以更好地提升移動(dòng)應(yīng)用程序識(shí)別精度。