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MACHINE-LEARNING BASED APPROACH FOR CLASSIFICATION OF ENCRYPTED NETWORK TRAFFIC

机译:基于机器学习的加密网络流量分类方法

摘要

Systems and methods for a machine-learning based approach for classification of encrypted network traffic data are provided. According to various embodiment of the present disclosure, a network security device receives a stream of packets representing a network flow. Metadata relating to the stream of packets is determined. Application layer payload data of one or more packets of the stream of packets is matched against string patterns and regular expression patterns. Statistics relating to the application layer payload data are collected. The network flow is then classified as being associated with a particular network service of various network services by applying a machine-learning model to the metadata, results of the matching, and the collected statistics.
机译:提供了一种用于基于机器学习的加密网络流量数据的方法的系统和方法。 根据本公开的各种实施例,网络安全设备接收表示网络流的分组流。 确定与数据包流有关的元数据。 数据包流的一个或多个数据包的应用层有效载荷数据与字符串模式和正则表达式模式匹配。 收集与应用程序层有效载荷数据有关的统计信息。 然后,通过将机器学习模型应用于元数据,匹配结果和收集的统计,网络流被归类为与各种网络服务的特定网络服务相关联。

著录项

  • 公开/公告号US2021303984A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FORTINET INC.;

    申请/专利号US202016827902

  • 发明设计人 JING LAN;KAN XIAO;ZHI GUO;

    申请日2020-03-24

  • 分类号G06N3/08;G06N20/20;G06N5;G06N3/04;G06N5/04;H04L29/06;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:21:58

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