微信流量分类模型及其业务识别算法研究

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1、微信流量分类模型及其业务识别算法研究摘要：以微信流量模型和业务识别为主要研究内容，首先分析了微信流量的特点，即脉冲式长连接的方式，并提出了分类的模型；其次，在分类模型的基础上分析了微信的协议特征，通过匹配有效载荷识别出微信流；同时，提出了进一步识别出微信流量的算法以及细粒度分类微信子业务；最后，进行了实验分类微信流，以98%的分类准确度识别出52%的微信子业务。关键词：QoS；流量分类；协议特征；深包检测；细粒度分类中图分类号：TN911734；TM417文献标识码：A文章编号：10047373X(2016)15?0028?04Abstract：T

2、akingtheWeChattrafficmodelandbusinessidentificationasthemainresearchcontents，thecharacteristic(pulsedlongconnection)ofWeChattrafficisanalyzed,andtheclassificationmodelisputforward.Onthebasisoftheclassificationmodel，theprotocolfeatureofWeChatisanalyzed,andtheWeChattrafficisiden

3、tifiedaccuratelybymatchingtheeffectiveload.Analgorithmto微信流量分类模型及其业务识别算法研究摘要：以微信流量模型和业务识别为主要研究内容，首先分析了微信流量的特点，即脉冲式长连接的方式，并提出了分类的模型；其次，在分类模型的基础上分析了微信的协议特征，通过匹配有效载荷识别出微信流；同时，提出了进一步识别出微信流量的算法以及细粒度分类微信子业务；最后，进行了实验分类微信流，以98%的分类准确度识别出52%的微信子业务。关键词：QoS；流量分类；协议特征；深包检测；细粒度分类中图分类号：TN911

4、734；TM417文献标识码：A文章编号：10047373X(2016)15?0028?04Abstract：TakingtheWeChattrafficmodelandbusinessidentificationasthemainresearchcontents，thecharacteristic(pulsedlongconnection)ofWeChattrafficisanalyzed,andtheclassificationmodelisputforward.Onthebasisoftheclassificationmodel，thepro

5、tocolfeatureofWeChatisanalyzed,andtheWeChattrafficisidentifiedaccuratelybymatchingtheeffectiveload.AnalgorithmtoidentifytheWeChattrafficfutherispoposedtoclassifytheWeChatsub?businesswithfinegrit.TheexperimentwasperformedtoclassifytheWeChattraffic.Thealgorithmcanidentify52%WeCh

6、atsub?businesswith98%classificationaccuracy.Keywords:QoS；trafficclassification；protocolfeature；deeppacketdetection；finegritclassification随着计算机技术与互联网技术的不断发展，新的应用模式与应用需求不断涌现，网络流量的增长变得多样化，给互联网管理和运营带来巨大的压力和挑战，网络流量分类作为一种认识网络流量，优化流量是一项必不可少的方式［1］。对网络流量进行合理的分类可以使服务提供商识别网络中的流量，并根据流量的特性

7、规划网络，从而提供更合适的QoS服务。其次，网络流量安全也是信息安全的一项重大主题，随着安全的重要性不断提高，网络流量分类是入侵检测的核心，如果能在流量到达目的地之前就进行拦截，能极大地提高网络的安全性及网络性能，营造更好的互联网安全平台。1基于微信流量的分类模型目前对微信的流量识别方式较少，有些是基于深包检测的研究方法［2］，但这些方法缺乏系统化的流量分类方法，在现有的深包检测的基础上，进一步对微信流量分类细化，提出了一种基于层次化的微信流量分类模型，能广泛用于类似微信的基于DPI的分类方法中［3］。1.1流量模式分析从协议的角度上分析，微信流量

8、是不具备加密性的，但可能存在一些重要的数据在网络传输前就进行过本地的加密。进一步，微信是基于一个主TCP连接发生的，在进入