【摘 要】
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为更好地进行网络管理和网络安全维护,通过研究加密流量的内容统计特征,提出基于M-序列检验的网络数据随机性评估算法（network data randomness estimation,NDRE）以识别加密流
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为更好地进行网络管理和网络安全维护,通过研究加密流量的内容统计特征,提出基于M-序列检验的网络数据随机性评估算法（network data randomness estimation,NDRE）以识别加密流量。采用M-序列检验方法对序列随机性进行量化;根据负载序列长度,自适应训练得到最优化参数集;利用最小风险贝叶斯准则,对加密流量进行识别。实验结果表明,与基于熵的方法相比,在控制一定计算复杂度的情况下,NDRE精确度有较大提高。
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