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面向加密流量的加密網(wǎng)絡應用并行識別算法

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　　為實現(xiàn)網(wǎng)絡流量的有效管控，提出一種基于安全套接層協(xié)議交互字段與多輸入最大化單輸出隱馬爾可夫模型（HMM）的加密應用并行識別方法。將來自客戶端或者服務器的單向數(shù)據(jù)流SSL協(xié)議交互階段的字段作為HMM模型的觀測序列，并對所有待識別的加密應用建立HMM模型形成指紋庫。在此基礎上，利用前向算法計算未知觀測序列被識別為HMM模型的概率，選取概率最大HMM模型所對應的加密應用作為識別結果。實驗結果表明，與傳統(tǒng)應用識別方法相比，該方法對典型加密應用具有更好的識別效果及魯棒性。

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