移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流量中安卓應(yīng)用自動(dòng)識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展以及智能手機(jī)的快速增加，近些年來移動(dòng)app的數(shù)量正在以指數(shù)形式增長(zhǎng)，從而導(dǎo)致移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的流量爆發(fā)式增加且變得越來越復(fù)雜?？紤]到安全和管理的問題，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商需要清楚了解移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的app，因此用來識(shí)別移動(dòng)app流量的許多技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
　　傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別包括基于端口號(hào)、應(yīng)用層負(fù)載、主機(jī)行為和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，這些技術(shù)都得到廣泛研究與發(fā)展。它們對(duì)于Internet網(wǎng)絡(luò)流量的識(shí)別在一定時(shí)期都發(fā)揮了較好的作用。對(duì)于

2、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流量的識(shí)別技術(shù)，國內(nèi)外的研究都相對(duì)較少。目前，分析移動(dòng)app流量數(shù)據(jù)包的特定標(biāo)簽的方法均不易提取標(biāo)簽；分析HTTP頭中的User-Agent字段以及Host字段來識(shí)別移動(dòng)app流量方法準(zhǔn)確度低；提取移動(dòng)app流量的指紋來識(shí)別移動(dòng)app的NetworkProfile系統(tǒng)復(fù)雜性高。
　　針對(duì)上述問題，同時(shí)考慮到現(xiàn)在大部分的應(yīng)用都是基于HTTP/HTTPS協(xié)議。
　　1.因此本文設(shè)計(jì)了一個(gè)新穎的、有效的從安卓app的網(wǎng)絡(luò)流

3、量生成指紋識(shí)別安卓app流量的系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了安卓app的自動(dòng)識(shí)別。
　　2.為了能夠有效地處理大量的流量數(shù)據(jù)，本文采用非負(fù)矩陣分解的方法分析流量使之聚類成不同的分組。每個(gè)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(gè)安卓app的指紋盡量準(zhǔn)確有效，本文提出一個(gè)多字符串聚類算法對(duì)app的指紋進(jìn)行優(yōu)化。
　　實(shí)驗(yàn)證明，本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)不僅能夠比較準(zhǔn)確地從隨機(jī)的和混合的流量中識(shí)