本技术涉及一种在移动网络环境下对匿名应用流量进行特征识别与分类的方法。该方法包括:利用tcpdump工具在模拟器中运行匿名应用以生成网络流量数据;对数据进行预处理和特征提取;结合时间序列和图结构分析;以及模型训练与优化。考虑到移动网络流量数据可能存在的稀疏性和噪声问题,该技术采用LSTM和GNN的结合,LSTM的记忆机制有效处理噪声和缺失值,而GNN的信息传播机制缓解数据稀疏问题,两者结合显著提升了模型在噪声和稀疏数据环境下的性能。
背景技术
移动网络已经成为现代社会中不可或缺的一部分,而移动应用程序(App)也成为了人们生活中必不可少的工具。在移动网络中,移动App的流量占据了非常大的比例,而这些流量往往是通过匿名方式进行传输的。匿名流量的特点是很难被识别和分类,这给网络安全和管理带来了很大的挑战。因此,开发一种能够识别和分类匿名移动App流量的方法,对于保障移动网络的安全和管理至关重要。
目前,已经有一些关于匿名流量识别和分类的研究。其中最常见的方法是基于端口号的识别方法。这种方法通过检测数据包的端口号,来判断数据包所属的应用程序类型。但是,这种方法的准确性较低,容易被伪装,且无法区分同一种类型的不同App。
另一种常见的方法是基于流量统计特征的识别方法。这种方法通过分析流量的统计特征(如流量大小、持续时间、传输速率等),来判断数据包所属的应用程序类型。但是,这种方法的准确性也较低,因为同一种类型的不同App的流量统计特征可能会非常相似,难以区分。
还有一些研究采用了深度学习技术来进行匿名流量识别和分类。这种方法通过训练神经网络,来学习数据包的特征表示,从而实现对匿名流量的识别和分类。相较于传统方法,深度学习方法的准确性更高,但是需要大量的数据和计算资源进行训练,且模型的泛化能力有限。
综上所述,现有的匿名流量识别和分类方法存在着一些不足之处,如准确性低、易被伪装、难以区分等问题。因此,我们需要提出一种更加智能和高效的方法,来解决这些问题,保障移动网络的安全和管理。
实现思路