基于XGBoost算法的HTTPS流量识别方法
Changjiang Information &Communications（2022）
Abstract
由于传统方法对流量特征的提取效果不佳,导致流量特征识别效率低,研究基于XGBoost算法的HTTPS流量识别方法.通过采集流量数据样本,对6个应用的数据流量样本进行处理和分析.提取HTTPS流量特征,组成流量特征序列.获取HTTPS数据域名,建立二级域名信息库.构建XGBoost算法识别模型,识别流量样本类型.经实验论证分析,设计方法可以识别正确域名和新域名,流量识别效果较好.经实验论证分析,流量长度及个数特征与蓄力特征能够有效的保证识别的准确率.对异常加密流量识别结果进行分析,文中方法能够有效解决异常流量数据集的不平衡现象,查准率具有明显的提升,且准确率在98％以上.经过识别效果评估与对比分析,文中方法与传统方法相比,能够在较短时间内完成流量识别,说明该文方法识别效率更高.
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