移動網絡流量中安卓應用自動識別方法研究.pdf

1、隨著移動網絡的迅猛發(fā)展以及智能手機的快速增加，近些年來移動app的數量正在以指數形式增長，從而導致移動網絡中的流量爆發(fā)式增加且變得越來越復雜?？紤]到安全和管理的問題，網絡運營商需要清楚了解移動網絡中的app，因此用來識別移動app流量的許多技術應運而生。
　　傳統(tǒng)的網絡流量識別包括基于端口號、應用層負載、主機行為和機器學習等技術，這些技術都得到廣泛研究與發(fā)展。它們對于Internet網絡流量的識別在一定時期都發(fā)揮了較好的作用。對于

2、移動網絡流量的識別技術，國內外的研究都相對較少。目前，分析移動app流量數據包的特定標簽的方法均不易提取標簽；分析HTTP頭中的User-Agent字段以及Host字段來識別移動app流量方法準確度低；提取移動app流量的指紋來識別移動app的NetworkProfile系統(tǒng)復雜性高。
　　針對上述問題，同時考慮到現在大部分的應用都是基于HTTP/HTTPS協議。
　　1.因此本文設計了一個新穎的、有效的從安卓app的網絡流

3、量生成指紋識別安卓app流量的系統(tǒng)，實現了安卓app的自動識別。
　　2.為了能夠有效地處理大量的流量數據，本文采用非負矩陣分解的方法分析流量使之聚類成不同的分組。每個app的訪問特征由不同的分組組成，這些分組就可以用來作為區(qū)分不同app的指紋。
　　3.為了使每一個安卓app的指紋盡量準確有效，本文提出一個多字符串聚類算法對app的指紋進行優(yōu)化。
　　實驗證明，本文設計的系統(tǒng)不僅能夠比較準確地從隨機的和混合的流量中識