基于机器学习的SSH应用分类研究

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摘要：SSH作为一种加密通讯协议,不仅为远程登录等服务提供了安全保障,其隧道应用还可以封装一些其他未知应用,对网络安全产生了一定的潜在影响,因此需要准确识别出这些应用,并及时采取相应措施,维护网络安全.由于SSH协议的加密特性,通常采用基于流量统计特征的方法对其进行识别,且多是采用有监督的机器学习方法.通过对无监督机器学习方法与有监督机器学习方法的对比,比较了C4.5,SVM,BayesNet,K-means,EM这5种机器学习方法对SSH应用的分类效果,证实了通过机器学习方法来识别SSH应用是可行的.实验结果显示无监督的K-means方法具有最好的分类效果,对SSH隧道中的HTTP应用的识别准确率最高,达到了99%以上.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94913X/2012S2/1003429577.html

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关键词：机器学习 学习的 k-means means Bayes SSH隧道 流量统计特征 机器学习 流量分类