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本发明提出了一种基于机器学习的SSR代理下应用程序流量识别方法。用于解决现有技术SSR代理下应用程序流量识别准确率低的问题。方案包括:1)收集智能手机流量数据并进行预处理,得到流数据集;2)获取流数据集时间间隔统计特征向量集合、时间间隔分布特征向量集合、数据包长度统计特征集合、数据包长度均匀分布特征集合、数据包长度对数分布特征集合及数据包长度序列特征集合,组合成特征矩阵;3)利用特征矩阵获取SSR代理下应用程序的训练集与测试集;4)基于随机森林算法生成多分类模型,并利用模型得到SSR代理下应用程
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113935436 A
(43)申请公布日 2022.01.14
(21)申请号 202111368158.0
(22)申请日 2021.11.18
(71)申请人 西安电子科技大学
地址
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