摘要： 为解决网络应用加密传输中大部分分析加密流量的方法忽略通信维持的简化阶段 的流量分类，并且网络中应用指纹有大量重复的问题，提出一种新型的加密流量分类方法。将 报文长度作为重要的特征分析，通过高斯混合模型建模解决应用指纹的重复问题；通过限制聚 类将同一应用长度相近的指纹尽可能划分到同一簇内，提高了收敛速度。实验结果表明：提出 的研究方法与传统的加密流量分类方法相比，其 ＴＰＲ和 ＦＰＲ分别提高 １０．８％和 １５．７％，效果 明显提高。
中图分类号:
宫光霖１, 易军凯１, 张雅聪３. ＬｅｎｇｔｈＷａｒｅ限制聚类的Ｍａｒｋｏｖ加密流量分类研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2021, 35(5): 118-126.
主管单位：重庆市教育委员会