CN116055224A - 基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法 - Google Patents

基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法 Download PDF

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CN116055224A CN202310314700.7A CN202310314700A CN116055224A CN 116055224 A CN116055224 A CN 116055224A CN 202310314700 A CN202310314700 A CN 202310314700A CN 116055224 A CN116055224 A CN 116055224A
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Abstract

一种基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，涉及网络安全领域，首先，通过捕获加密应用程序行为流量，然后通过使用CICFlowMeter提取流量的流特征数据，然后对这些特征数据进行清洗。分别将这些特征数据输入到GRU和1DCNN中，其中GRU可以很好地捕获加密流量的时序特征信息，1DCNN可以有效地捕获加密流量的空间特征信息。接下来，将这些捕获到的时序特征信息和空间特征信息进行融合，构建超图结构。构建超图后，我们将其输入到改进的超图卷积中，可以很好地学到流之间的多元关系信息，进而提升了模型的精度和泛化能力，改进的超图卷积学到的结构信息也具有更好的鲁棒性。

Description

基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法
技术领域
本发明涉及网络安全领域，具体涉及一种基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法。
背景技术
随着互联网的普及和信息技术的快速发展，移动手机和PC已经成为人们生活中不可或缺的一部分，然而手机和电脑中的应用程序参差不齐，包含着大量的恶意应用程序行为，诸如攻击、窃取数据等。因此亟待需要一种方法来检测应用程序的行为，来确保网络安全。
检测应用程序行为一般是从获取相关的加密应用程序行为流量开始，然后再使用相应的方法来检测流量，进而分析出是什么应用程序行为。目前流量识别技术主要有基于端口的方法、基于负载的方法、基于主机行为的方法，最近几年比较流行的是基于深度学习的方法。对于基于端口的方法来说，随着动态端口、端口伪装、端口随机等技术的使用，应用协议的日趋复杂和网络应用的多样化使得该方法很快失效，因此很难使用基于端口的技术来进行分类。随着加密技术的发展，大部分网络流量都采用了加密技术，所以当载荷进行加密后，基于负载的方法也变的失效。基于主机行为的方法一般来说识别精度较低，识别粒度较粗，难以满足对应用程序行为流量的检测。对于深度学习的流量识别方法，大部分方法存在着泛化能力较差、精度较低等问题，大部分模型没有考虑到流与流之间存在着丰富的多元关系。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种能够实现加密应用程序流量检测的高精度和鲁棒性，大大提高了加密流量检测模型的泛化能力的方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，包括如下步骤：
(a)使用Wireshark捕获加密应用程序行为流量数据；
(b)使用CICFlowMeter从pcap流量数据集Q中抽取每条流的原始特征数据
Figure SMS_1
；
(c)对原始特征数据
Figure SMS_2
进行预处理，得到预处理后的特征数据
Figure SMS_3
，将特征数据
Figure SMS_4
输入到GRU网络中，输出得到加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_5
，将特征数据
Figure SMS_6
输入到1DCNN网络中，输出得到加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_7
；
(d)将加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_8
和加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_9
进行融合构建超图，将超图划分成
Figure SMS_10
个子超图后输入到改进的超图卷积模块中，得到融合后的超图特征向量数据
Figure SMS_11
；
(e)将融合后的超图特征向量数据
Figure SMS_12
输入到全连接层中，通过公式
Figure SMS_13
计算得到中间数据
Figure SMS_14
；
(f)将中间数据
Figure SMS_15
输入到SoftMax函数中，输出得到每个类别的概率分布
Figure SMS_16
，完成HG-ETC模型结构的建立，概率分布
Figure SMS_17
为[0-1]的概率部分，取概率分布
Figure SMS_18
中最大值的索引值作为对应的加密应用程序行为类别。
进一步的，步骤(a)包括如下步骤：
(a-1)使用Appium模拟用户进行App应用程序行为操作；
(a-2)使用Wireshark同步抓包，收集App应用程序行为的流量数据，流量数据的格式为pcap格式，将数据进行标注，标注完成后，形成原始pcap流量数据集Q。
优选的，步骤(a-1)中使用Appium模拟用户进行App应用程序行为操作时每个应用程序行为操作持续时间大于等于30分钟，应用程序行为为浏览视频或播放音乐或登陆。
进一步的，步骤(b)中获得原始特征数据
Figure SMS_19
的方法为：
将pcap流量数据集Q中的pcap数据输入到CICFlowMeter中，得到对应的包含关于流的特征信息的csv文件格式的原始特征数据
Figure SMS_21
，
Figure SMS_24
，其中
Figure SMS_27
为原始特征数据
Figure SMS_22
中第
Figure SMS_25
行向量，
Figure SMS_26
，
Figure SMS_28
为原始特征数据
Figure SMS_20
中行数，
Figure SMS_23
为矩阵转置。
进一步的，步骤(c)包括如下步骤：
(c-1)将原始特征数据
Figure SMS_29
中的流ID、源IP、目的IP、时间戳去除；
(c-2)将原始特征数据
Figure SMS_30
中的空值删除，将原始特征数据
Figure SMS_31
中的inf值和NAN值进行补0操作；
(c-3)对原始特征数据
Figure SMS_32
进行MinMaxScaler缩放，得到预处理后的特征数据
Figure SMS_33
，
Figure SMS_34
，其中
Figure SMS_35
为预处理后的特征数据
Figure SMS_36
中第
Figure SMS_37
行向量，
Figure SMS_38
；
(c-4)将预处理后的特征数据
Figure SMS_39
输入到GRU网络中，输出得到加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_40
，
Figure SMS_41
，其中
Figure SMS_42
为时间特征数据
Figure SMS_43
中第
Figure SMS_44
行向量，
Figure SMS_45
；
(c-5)将预处理后的特征数据
Figure SMS_46
输入到1DCNN网络中，输出得到加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_47
，
Figure SMS_48
，其中
Figure SMS_49
为提取的加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_50
中第
Figure SMS_51
行向量，
Figure SMS_52
。
进一步的，步骤(d)包括如下步骤：
(d-1)将加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_54
和加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_57
进行合并操作，得到合并的特征向量数据集
Figure SMS_61
，
Figure SMS_56
，其中
Figure SMS_60
为特征向量数据集
Figure SMS_64
的第
Figure SMS_66
个行的向量，
Figure SMS_53
，
Figure SMS_59
，
Figure SMS_63
为第
Figure SMS_67
个行向量的第
Figure SMS_55
维向量值，
Figure SMS_58
，
Figure SMS_62
为第
Figure SMS_65
个行向量的维数；
(d-2)通过公式
Figure SMS_70
对第
Figure SMS_72
个行向量的第
Figure SMS_74
维向量值
Figure SMS_69
进行哈希，将其映射到一个
Figure SMS_73
维的向量上，计算得到哈希值
Figure SMS_75
，式中
Figure SMS_77
为取符号函数，
Figure SMS_68
为随机投影矩阵，
Figure SMS_71
，
Figure SMS_76
为实数空间；
(d-3)第
Figure SMS_78
个行向量所有
Figure SMS_79
维的哈希值构成第
Figure SMS_80
个行向量的特征向量表示
Figure SMS_81
；
(d-4)通过公式
Figure SMS_82
计算得到第
Figure SMS_83
个行向量的哈希值
Figure SMS_84
，将所有
Figure SMS_85
行向量的哈希值中具有相同哈希值的节点归为一个超边，得到超图结构及关联矩阵
Figure SMS_86
；
(d-5)使用hMETIS算法将超图划分为
Figure SMS_87
个子超图，第
Figure SMS_88
个子超图为
Figure SMS_89
，
Figure SMS_90
；
(d-6)改进的超图卷积模块由第一卷积层和第二卷积层构成，将第
Figure SMS_91
个子超图
Figure SMS_92
输入到第一卷积层中，输出得到特征数据
Figure SMS_93
；
(d-7)将特征数据
Figure SMS_94
输入到第二卷积层中，输出得到特征数据
Figure SMS_95
，
Figure SMS_96
，其中
Figure SMS_97
为第
Figure SMS_98
个子超图的第
Figure SMS_99
行向量，
Figure SMS_100
；
(d-8)将特征数据
Figure SMS_101
输入到池化层中，输出得到池化后的特征数据
Figure SMS_102
；
(d-9)将所有
Figure SMS_103
个子超图的池化后的特征数据使用PyTorch工具中的concat函数进行合并操作，得到融合后的超图特征向量数据
Figure SMS_104
。
优选的，步骤(d-1)中使用PyTorch工具库中的concat()函数对加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_105
和加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_106
进行合并操作，合并时设置参数dim=1。
进一步的，步骤(d-6)中将第
Figure SMS_118
个子超图
Figure SMS_108
输入到第一卷积层中通过公式
Figure SMS_113
计算得到特征数据
Figure SMS_117
，式中
Figure SMS_120
为LeakyReLU激活函数，
Figure SMS_122
为第
Figure SMS_123
个子超图为
Figure SMS_115
的顶点度的对角矩阵，
Figure SMS_119
为第
Figure SMS_107
个子超图为
Figure SMS_112
的超边度的对角矩阵，
Figure SMS_110
为第
Figure SMS_111
个子超图为
Figure SMS_116
的关联矩阵，
Figure SMS_121
，
Figure SMS_109
为第一卷积层的可学习的滤波器矩阵，
Figure SMS_114
为初始化的单位矩阵。
进一步的，步骤(d-7)中将特征数据
Figure SMS_124
输入到第二卷积层中通过公式
Figure SMS_125
计算得到特征数据
Figure SMS_126
，式中
Figure SMS_127
为第一卷积层的可学习的滤波器矩阵。
进一步的，还包括在步骤(f)后采用交叉熵损失函数利用Adam优化器优化步骤(f)的HG-ETC模型结构。
本发明的有益效果是：首先，通过捕获加密应用程序行为流量，然后通过使用CICFlowMeter提取流量的流特征数据，然后对这些特征数据进行清洗。分别将这些特征数据输入到GRU和1DCNN中，其中GRU可以很好地捕获加密流量的时序特征信息，1DCNN可以有效地捕获加密流量的空间特征信息。接下来，将这些捕获到的时序特征信息和空间特征信息进行融合，构建超图结构。超图作为一种特殊的图结构化数据，超图可以一条边上连接多个顶点，所以可以有效地表达流之间的多元信息。在本发明中，一条流表示一个超图的节点，超边则代表流与流之间的多元关系。构建超图后，我们将其输入到改进的超图卷积中，可以很好地学到流之间的多元关系信息，进而提升了模型的精度和泛化能力，改进的超图卷积学到的结构信息也具有更好的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明的加密应用程序行为流量检测方法流程图；
图2为本发明的加密应用程序行为流量检测方法结构示意图；
图3为本发明的改进的超图卷积神经网络架构示意图。
具体实施方式
下面结合附图1、附图2、附图3对本发明做进一步说明。
如附图1所示，一种基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，包括如下步骤：
(a)使用Wireshark捕获加密应用程序行为流量数据。
(b)使用CICFlowMeter从pcap流量数据集Q中抽取每条流的原始特征数据
Figure SMS_128
。CICFlowMeter是一款流量特征提取工具，该工具输入pcap文件，输出pcap文件中每条流的原始特征信息，以csv表格的形式输出。CICFlowMeter提取的主要是传输层的一些统计信息。
(c)对原始特征数据
Figure SMS_129
进行预处理，得到预处理后的特征数据
Figure SMS_130
，将特征数据
Figure SMS_131
输入到GRU网络中，输出得到加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_132
，将特征数据
Figure SMS_133
输入到1DCNN网络中，输出得到加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_134
。
(d)将加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_148
和加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_138
进行融合构建超图。超图，是一种比较特殊的图形结构，与普通图不同之处在于它允许一条边连接多个节点。传统的图由一组节点和连接这些节点的边组成，每条边只能连接两个节点。而超图的边可以连接多个节点，这些节点组成的集合称为超边。超图的定义形式为
Figure SMS_143
，其中
Figure SMS_136
是节点的集合，
Figure SMS_141
是超边的集合，
Figure SMS_145
表示每个超边的权重值。其中超图
Figure SMS_149
可以使用
Figure SMS_142
大小的关联矩阵
Figure SMS_146
进行表示，其中
Figure SMS_135
，其条目可以定义为
Figure SMS_139
，如果某个节点属于某个超边，则关联矩阵
Figure SMS_150
对应位置的值为1，否则的话为0。对于节点
Figure SMS_153
，那么节点的度可以表示为
Figure SMS_152
，
Figure SMS_155
一般初始化为1，对于边
Figure SMS_144
，那么边的度可以表示成
Figure SMS_147
，边的度构成的对角矩阵记为
Figure SMS_151
，节点的度构成的对角矩阵记为
Figure SMS_154
，超图结构为现有技术，这里不再赘述。如附图3所示，将超图划分成
Figure SMS_137
个子超图后输入到改进的超图卷积模块中，得到融合后的超图特征向量数据
Figure SMS_140
。
(e)将融合后的超图特征向量数据
Figure SMS_156
输入到全连接层中，通过公式
Figure SMS_157
计算得到中间数据
Figure SMS_158
。
(f)将中间数据
Figure SMS_159
输入到SoftMax函数中，输出得到每个类别的概率分布
Figure SMS_160
，完成HG-ETC模型结构的建立，概率分布
Figure SMS_161
为[0-1]的概率部分，取概率分布
Figure SMS_162
中最大值的索引值作为对应的加密应用程序行为类别。
该方法能够同时捕捉加密流量的时间特征、空间特征、流与流之间的多元关系特征。能够实现加密应用程序流量检测的高精度和鲁棒性，大大提高了加密流量检测模型的泛化能力。
如附图2所示，该基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法为：
步骤201为获取到pcap流量数据，步骤202为将pcap数据使用CICFlowMeter进行处理，抽取原始流量特征数据，步骤203为对提取的原始特征数据进行预处理，包括对数据进行去除空值，去掉一些对加密流量分类影响较小的特征数据，对数据进行MinMaxScaler处理，进行过采样处理。步骤204和步骤205为将上步203得到的数据分别输入到GRU和1DCNN中学到加密应用程序行为流量的时序特征和空间特征。步骤206是将上步205得到的时序特征和空间特征进行聚合后得到特征数据节点。步骤207为构建超图的操作，通过哈希函数将节点特征映射到k维向量，然后对每个特征向量的值按位与运算，得到每个节点的哈希值，然后哈希值相等的节点使用同一个超边连接。步骤208为将得到的超图使用hMETIS算法划分成多个子超图。步骤209为将子超图数据输入到构建的多尺度融合卷积中学习特征。步骤210为将学到的隐层表示通入全连接层，然后通入SoftMax分类器，使用交叉熵损失函数计算损失，并保存模型参数。步骤211为使用训练好的模型进行应用程序行为分类。
根据表一的实验结果，使用本发明提供的多尺度融合超图卷积准确度达到了94.11%，精确度达到了93.98%，F1分数达到了94.08%召回率达到了93.25%。相比于其他传统的实验方法，精度有较大的提升，具有良好的应用程序行为识别效果。
表一，大规模应用程序行为流量数据集在不同模型中的实验结果
Figure SMS_163
。
根据表二的实验结果，使用本发明提供的多尺度融合超图卷积在Wang的数据集上进行了验证，得到上表结果，准确度达到了93.52%，精确度达到了94.88%，F1分数达到了95.03%，召回率达到了95.15%，实验表示本方法具有良好的泛化能力。
表二，大规模应用程序行为流量数据集在Wang的数据集上的验证结果
Figure SMS_164
。
在本发明的一个实施例中，步骤(a)包括如下步骤：
(a-1)使用Appium模拟用户进行App应用程序行为操作。Appium是一个开源的移动端自动化测试工具，支持跨平台，可以在OSX，Windows以及Linux桌面系统上运行。进一步优选的，步骤(a-1)中使用Appium模拟用户进行App应用程序行为操作时每个应用程序行为操作持续时间大于等于30分钟，应用程序行为为浏览视频或播放音乐或登陆。
(a-2)使用Wireshark同步抓包，收集App应用程序行为的流量数据，流量数据的格式为pcap格式，将数据进行标注，标注完成后，形成原始pcap流量数据集Q。
在本发明的一个实施例中，步骤(b)中获得原始特征数据
Figure SMS_165
的方法为：
将pcap流量数据集Q中的pcap数据输入到CICFlowMeter中，得到对应的包含关于流的特征信息的csv文件格式的原始特征数据
Figure SMS_168
，
Figure SMS_170
，其中
Figure SMS_172
为原始特征数据
Figure SMS_167
中第
Figure SMS_171
行向量，
Figure SMS_173
，
Figure SMS_174
为原始特征数据
Figure SMS_166
中行数，
Figure SMS_169
为矩阵转置。csv文件中包含大量的关于流的特征信息，一共有84维特征数据。
步骤(c)包括如下步骤：
(c-1)将原始特征数据
Figure SMS_175
中的流ID、源IP、目的IP、时间戳去除，因为这些特征已经被证明对加密流量分类影响较小。
(c-2)将原始特征数据
Figure SMS_176
中的空值删除，将原始特征数据
Figure SMS_177
中的inf值和NAN值进行补0操作。
(c-3)为了使不同量纲的特征处于同一数值量级，减少方差大的特征的影响，使模型更准确并加快学习算法的收敛速度，我们对原始特征数据
Figure SMS_178
进行MinMaxScaler缩放，得到预处理后的特征数据
Figure SMS_179
，
Figure SMS_180
，其中
Figure SMS_181
为预处理后的特征数据
Figure SMS_182
中第
Figure SMS_183
行向量，
Figure SMS_184
。
MinMaxScaler缩放公式为：
Figure SMS_185
，
Figure SMS_186
，式中
Figure SMS_187
是当前特征列的最小值，
Figure SMS_188
是当前特征列的最大值，
Figure SMS_189
默认值为1，
Figure SMS_190
默认值为0。接下来如果数据集样本不平衡，则采用过采样方法缓解样本的不平衡问题，过采样的原理是从少数类的样本中进行随机采样来增加新样本。使用的过采样代码如下所示：
fromimblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ROS = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ROS.fit_sample(P, y)
(c-4)将预处理后的特征数据
Figure SMS_191
输入到GRU网络中，输出得到加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_192
，
Figure SMS_193
，其中
Figure SMS_194
为时间特征数据
Figure SMS_195
中第
Figure SMS_196
行向量，
Figure SMS_197
。GRU相对于长短期记忆网络(LSTM)来说，GRU只有两个门，一个更新门，一个重置门，更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，更新门的值越大说明前一时刻的状态信息带入越多；重置门用于控制忽略前一时刻的状态信息的程度，重置门的值越小说明忽略得越多。GRU和LSTM作用相同，在捕捉长序列语义关联时，能有效抑制梯度消失或爆炸，效果都优于传统RNN，但计算复杂度相比LSTM要小。GRU模型简单，参数量更少，训练速度更快，因此更适用于构建较大的网络。它只有两个门控，从计算角度看，效率更高，它的可扩展性有利于构筑较大的模型；但LSTM因为它具有三个门控，更加的强大和灵活，表达能力更强，同时训练速度会比GRU慢一些。
(c-5)将预处理后的特征数据
Figure SMS_199
输入到1DCNN网络中，输出得到加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_202
，
Figure SMS_204
，其中
Figure SMS_200
为提取的加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_203
中第
Figure SMS_205
行向量，
Figure SMS_206
。具体的预处理后的特征数据
Figure SMS_198
通入1DCNN网络的一维卷积层，经过ReLU激活函数后，通入最大池化层，然后再通入一维卷积层，经过1DCNN网络的ReLU激活函数后通入平均池化层，最后得到提取的加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_201
。
在本发明的一个实施例中，将得到的流时间特征和流空间特征进行融合构建超图，划分子超图后输入到改进的超图卷积中训练，在考虑高阶数据结构的情况下学习隐含层表示。具体的，步骤(d)包括如下步骤：
(d-1)将加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_216
和加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_208
进行合并操作，得到合并的特征向量数据集
Figure SMS_211
，
Figure SMS_210
，其中
Figure SMS_214
为特征向量数据集
Figure SMS_218
的第
Figure SMS_222
个行的向量，
Figure SMS_215
，
Figure SMS_219
，
Figure SMS_207
为第
Figure SMS_212
个行向量的第
Figure SMS_217
维向量值，
Figure SMS_220
，
Figure SMS_221
为第
Figure SMS_223
个行向量的维数。优选的，步骤(d-1)中使用PyTorch工具库中的concat()函数对加密应用程序行为流时间特征数据
Figure SMS_209
和加密应用程序行为流量空间特征
Figure SMS_213
进行合并操作，合并时设置参数dim=1。
(d-2)为了优化计算复杂度，使用本发明提供的哈希法构建超边。具体的，通过公式
Figure SMS_225
对第
Figure SMS_227
个行向量的第
Figure SMS_230
维向量值
Figure SMS_226
进行哈希，将其映射到一个
Figure SMS_228
维的向量上，计算得到哈希值
Figure SMS_231
，式中
Figure SMS_233
为取符号函数，
Figure SMS_224
为随机投影矩阵，
Figure SMS_229
，
Figure SMS_232
为实数空间。
(d-3)第
Figure SMS_234
个行向量所有
Figure SMS_235
维的哈希值构成第
Figure SMS_236
个行向量的特征向量表示
Figure SMS_237
；
(d-4)通过公式
Figure SMS_238
计算得到第
Figure SMS_239
个行向量的哈希值
Figure SMS_240
，将所有
Figure SMS_241
行向量的哈希值中具有相同哈希值的节点归为一个超边，得到超图结构及关联矩阵
Figure SMS_242
。
(d-5)如附图3所示，使用hMETIS算法（一种划分超图的算法）将超图划分为
Figure SMS_243
个子超图，第
Figure SMS_244
个子超图为
Figure SMS_245
，
Figure SMS_246
。
(d-6)改进的超图卷积模块由第一卷积层和第二卷积层构成，将第
Figure SMS_247
个子超图
Figure SMS_248
输入到第一卷积层中，输出得到特征数据
Figure SMS_249
。
(d-7)将特征数据
Figure SMS_250
输入到第二卷积层中，输出得到特征数据
Figure SMS_251
，
Figure SMS_252
，其中
Figure SMS_253
为第
Figure SMS_254
个子超图的第
Figure SMS_255
行向量，
Figure SMS_256
。
(d-8)将特征数据
Figure SMS_257
输入到池化层中，输出得到池化后的特征数据
Figure SMS_258
。
(d-9)将所有
Figure SMS_259
个子超图的池化后的特征数据使用PyTorch工具中的concat函数进行合并操作，得到融合后的超图特征向量数据
Figure SMS_260
。
在本发明的一个实施例中，步骤(d-6)中将第
Figure SMS_270
个子超图
Figure SMS_262
输入到第一卷积层中通过公式
Figure SMS_266
计算得到特征数据
Figure SMS_275
，式中
Figure SMS_278
为LeakyReLU激活函数，
Figure SMS_279
为第
Figure SMS_281
个子超图为
Figure SMS_271
的顶点度的对角矩阵，
Figure SMS_274
为第
Figure SMS_261
个子超图为
Figure SMS_267
的超边度的对角矩阵，
Figure SMS_263
为第
Figure SMS_265
个子超图为
Figure SMS_269
的关联矩阵，
Figure SMS_273
，
Figure SMS_272
为第一卷积层的可学习的滤波器矩阵，
Figure SMS_276
为初始化的单位矩阵。步骤(d-7)中将特征数据
Figure SMS_277
输入到第二卷积层中通过公式
Figure SMS_280
计算得到特征数据
Figure SMS_264
，式中
Figure SMS_268
为第一卷积层的可学习的滤波器矩阵。
还包括在步骤(f)后采用交叉熵损失函数利用Adam优化器优化步骤(f)的HG-ETC模型结构。训练结束后，保存模型为.pt文件格式，然后就可以对加密应用程序行为流量进行预测，预测相应的应用程序行为。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
(a)使用Wireshark捕获加密应用程序行为流量数据；
(b)使用CICFlowMeter从pcap流量数据集Q中抽取每条流的原始特征数据
Figure QLYQS_1
；
(c)对原始特征数据
Figure QLYQS_2
进行预处理，得到预处理后的特征数据
Figure QLYQS_3
，将特征数据
Figure QLYQS_4
输入到GRU网络中，输出得到加密应用程序行为流时间特征数据
Figure QLYQS_5
，将特征数据
Figure QLYQS_6
输入到1DCNN网络中，输出得到加密应用程序行为流量空间特征
Figure QLYQS_7
；
(d)将加密应用程序行为流时间特征数据
Figure QLYQS_8
和加密应用程序行为流量空间特征
Figure QLYQS_9
进行融合构建超图，将超图划分成
Figure QLYQS_10
个子超图后输入到改进的超图卷积模块中，得到融合后的超图特征向量数据
Figure QLYQS_11
；
(e)将融合后的超图特征向量数据
Figure QLYQS_12
输入到全连接层中，通过公式
Figure QLYQS_13
计算得到中间数据
Figure QLYQS_14
；
(f)将中间数据
Figure QLYQS_15
输入到SoftMax函数中，输出得到每个类别的概率分布
Figure QLYQS_16
，完成HG-ETC模型结构的建立，概率分布
Figure QLYQS_17
为[0-1]的概率部分，取概率分布
Figure QLYQS_18
中最大值的索引值作为对应的加密应用程序行为类别。
2.根据权利要求1所述的基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于，步骤(a)包括如下步骤：
(a-1)使用Appium模拟用户进行App应用程序行为操作；
(a-2)使用Wireshark同步抓包，收集App应用程序行为的流量数据，流量数据的格式为pcap格式，将数据进行标注，标注完成后，形成原始pcap流量数据集Q。
3.根据权利要求1所述的基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于：步骤(a-1)中使用Appium模拟用户进行App应用程序行为操作时每个应用程序行为操作持续时间大于等于30分钟，应用程序行为为浏览视频或播放音乐或登陆。
4.根据权利要求1所述的基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于，步骤(b)中获得原始特征数据
Figure QLYQS_19
的方法为：
将pcap流量数据集Q中的pcap数据输入到CICFlowMeter中，得到对应的包含关于流的特征信息的csv文件格式的原始特征数据
Figure QLYQS_21
，
Figure QLYQS_25
，其中
Figure QLYQS_27
为原始特征数据
Figure QLYQS_22
中第
Figure QLYQS_24
行向量，
Figure QLYQS_26
，
Figure QLYQS_28
为原始特征数据
Figure QLYQS_20
中行数，
Figure QLYQS_23
为矩阵转置。
5.根据权利要求1所述的基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于，步骤(c)包括如下步骤：
(c-1)将原始特征数据
Figure QLYQS_29
中的流ID、源IP、目的IP、时间戳去除；
(c-2)将原始特征数据
Figure QLYQS_30
中的空值删除，将原始特征数据
Figure QLYQS_31
中的inf值和NAN值进行补0操作；
(c-3)对原始特征数据
Figure QLYQS_32
进行MinMaxScaler缩放，得到预处理后的特征数据
Figure QLYQS_33
，
Figure QLYQS_34
，其中
Figure QLYQS_35
为预处理后的特征数据
Figure QLYQS_36
中第
Figure QLYQS_37
行向量，
Figure QLYQS_38
；
(c-4)将预处理后的特征数据
Figure QLYQS_39
输入到GRU网络中，输出得到加密应用程序行为流时间特征数据
Figure QLYQS_40
，
Figure QLYQS_41
，其中
Figure QLYQS_42
为时间特征数据
Figure QLYQS_43
中第
Figure QLYQS_44
行向量，
Figure QLYQS_45
；
(c-5)将预处理后的特征数据
Figure QLYQS_46
输入到1DCNN网络中，输出得到加密应用程序行为流量空间特征
Figure QLYQS_47
，
Figure QLYQS_48
，其中
Figure QLYQS_49
为提取的加密应用程序行为流量空间特征
Figure QLYQS_50
中第
Figure QLYQS_51
行向量，
Figure QLYQS_52
。
6.根据权利要求1所述的基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于，步骤(d)包括如下步骤：
(d-1)将加密应用程序行为流时间特征数据
Figure QLYQS_54
和加密应用程序行为流量空间特征
Figure QLYQS_58
进行合并操作，得到合并的特征向量数据集
Figure QLYQS_62
，
Figure QLYQS_56
，其中
Figure QLYQS_60
为特征向量数据集
Figure QLYQS_64
的第
Figure QLYQS_66
个行的向量，
Figure QLYQS_53
，
Figure QLYQS_57
，
Figure QLYQS_61
为第
Figure QLYQS_65
个行向量的第
Figure QLYQS_55
维向量值，
Figure QLYQS_59
，
Figure QLYQS_63
为第
Figure QLYQS_67
个行向量的维数；
(d-2)通过公式
Figure QLYQS_69
对第
Figure QLYQS_73
个行向量的第
Figure QLYQS_76
维向量值
Figure QLYQS_70
进行哈希，将其映射到一个
Figure QLYQS_72
维的向量上，计算得到哈希值
Figure QLYQS_75
，式中
Figure QLYQS_77
为取符号函数，
Figure QLYQS_68
为随机投影矩阵，
Figure QLYQS_71
，
Figure QLYQS_74
为实数空间；
(d-3)第
Figure QLYQS_78
个行向量所有
Figure QLYQS_79
维的哈希值构成第
Figure QLYQS_80
个行向量的特征向量表示
Figure QLYQS_81
；
(d-4)通过公式
Figure QLYQS_82
计算得到第
Figure QLYQS_83
个行向量的哈希值
Figure QLYQS_84
，将所有
Figure QLYQS_85
行向量的哈希值中具有相同哈希值的节点归为一个超边，得到超图结构及关联矩阵
Figure QLYQS_86
；
(d-5)使用hMETIS算法将超图划分为
Figure QLYQS_87
个子超图，第
Figure QLYQS_88
个子超图为
Figure QLYQS_89
，
Figure QLYQS_90
；
(d-6)改进的超图卷积模块由第一卷积层和第二卷积层构成，将第
Figure QLYQS_91
个子超图
Figure QLYQS_92
输入到第一卷积层中，输出得到特征数据
Figure QLYQS_93
；
(d-7)将特征数据
Figure QLYQS_94
输入到第二卷积层中，输出得到特征数据
Figure QLYQS_95
，
Figure QLYQS_96
，其中
Figure QLYQS_97
为第
Figure QLYQS_98
个子超图的第
Figure QLYQS_99
行向量，
Figure QLYQS_100
；
(d-8)将特征数据
Figure QLYQS_101
输入到池化层中，输出得到池化后的特征数据
Figure QLYQS_102
；
(d-9)将所有
Figure QLYQS_103
个子超图的池化后的特征数据使用PyTorch工具中的concat函数进行合并操作，得到融合后的超图特征向量数据
Figure QLYQS_104
。
7.根据权利要求1所述的基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于：步骤(d-1)中使用PyTorch工具库中的concat()函数对加密应用程序行为流时间特征数据
Figure QLYQS_105
和加密应用程序行为流量空间特征
Figure QLYQS_106
进行合并操作，合并时设置参数dim=1。
8.根据权利要求6所述的基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于：步骤(d-6)中将第
Figure QLYQS_116
个子超图
Figure QLYQS_109
输入到第一卷积层中通过公式
Figure QLYQS_111
计算得到特征数据
Figure QLYQS_118
，式中
Figure QLYQS_122
为LeakyReLU激活函数，
Figure QLYQS_120
为第
Figure QLYQS_123
个子超图为
Figure QLYQS_117
的顶点度的对角矩阵，
Figure QLYQS_121
为第
Figure QLYQS_107
个子超图为
Figure QLYQS_113
的超边度的对角矩阵，
Figure QLYQS_110
为第
Figure QLYQS_112
个子超图为
Figure QLYQS_115
的关联矩阵，
Figure QLYQS_119
，
Figure QLYQS_108
为第一卷积层的可学习的滤波器矩阵，
Figure QLYQS_114
为初始化的单位矩阵。
9.根据权利要求6所述的基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于：步骤(d-7)中将特征数据
Figure QLYQS_124
输入到第二卷积层中通过公式
Figure QLYQS_125
计算得到特征数据
Figure QLYQS_126
，式中
Figure QLYQS_127
为第一卷积层的可学习的滤波器矩阵。
10.根据权利要求1所述的基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，其特征在于：还包括在步骤(f)后采用交叉熵损失函数利用Adam优化器优化步骤(f)的HG-ETC模型结构。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6263089B1 (en) * 1997-10-03 2001-07-17 Nippon Telephone And Telegraph Corporation Method and equipment for extracting image features from image sequence
CN111860951A (zh) * 2020-06-12 2020-10-30 北京工业大学 一种基于动态超图卷积网络的轨道交通客流预测方法
CN112235257A (zh) * 2020-09-24 2021-01-15 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 融合式加密恶意流量检测方法及系统
CN114611460A (zh) * 2022-02-08 2022-06-10 阿里巴巴（中国）有限公司 数据处理方法、装置、设备和存储介质
CN114723011A (zh) * 2022-04-13 2022-07-08 广东技术师范大学 一种面向动态图链接预测的高阶时序超图卷积网络运行方法
CN115082147A (zh) * 2022-06-14 2022-09-20 华南理工大学 一种基于超图神经网络的序列推荐方法及装置
CN115174168A (zh) * 2022-06-22 2022-10-11 方盈金泰科技(北京)有限公司 一种时空特征组合的恶意加密流量检测方法
CN115348074A (zh) * 2022-08-12 2022-11-15 北京航空航天大学 深度时空混合的云数据中心网络流量实时检测方法
CN115762183A (zh) * 2022-11-03 2023-03-07 同济大学 基于几何代数和超图的交通速度预测方法
CN115830865A (zh) * 2022-11-18 2023-03-21 浙江大学 基于自适应超图卷积神经网络的车流量预测方法及装置
CN115866658A (zh) * 2023-02-06 2023-03-28 湖北工业大学 一种基于动态时空超图卷积网络的流量预测方法和系统

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6263089B1 (en) * 1997-10-03 2001-07-17 Nippon Telephone And Telegraph Corporation Method and equipment for extracting image features from image sequence
CN111860951A (zh) * 2020-06-12 2020-10-30 北京工业大学 一种基于动态超图卷积网络的轨道交通客流预测方法
CN112235257A (zh) * 2020-09-24 2021-01-15 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 融合式加密恶意流量检测方法及系统
CN114611460A (zh) * 2022-02-08 2022-06-10 阿里巴巴（中国）有限公司 数据处理方法、装置、设备和存储介质
CN114723011A (zh) * 2022-04-13 2022-07-08 广东技术师范大学 一种面向动态图链接预测的高阶时序超图卷积网络运行方法
CN115082147A (zh) * 2022-06-14 2022-09-20 华南理工大学 一种基于超图神经网络的序列推荐方法及装置
CN115174168A (zh) * 2022-06-22 2022-10-11 方盈金泰科技(北京)有限公司 一种时空特征组合的恶意加密流量检测方法
CN115348074A (zh) * 2022-08-12 2022-11-15 北京航空航天大学 深度时空混合的云数据中心网络流量实时检测方法
CN115762183A (zh) * 2022-11-03 2023-03-07 同济大学 基于几何代数和超图的交通速度预测方法
CN115830865A (zh) * 2022-11-18 2023-03-21 浙江大学 基于自适应超图卷积神经网络的车流量预测方法及装置
CN115866658A (zh) * 2023-02-06 2023-03-28 湖北工业大学 一种基于动态时空超图卷积网络的流量预测方法和系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LI ZOU; XUEMEI LUO; YAN ZHANG; XIAO YANG; XIANGWEN WANG: "HC-DTTSVM: A Network Intrusion Detection Method Based on Decision Tree Twin Support Vector Machine and Hierarchical Clustering", 《 IEEE ACCESS ( VOLUME: 11)》 *
孙晓利: "基于时间子图模式的网络流量异常检测关键技术", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *
牛伟纳;蒋天宇;张小松;谢娇;张俊哲;赵振扉;: "基于流量时空特征的fast-flux僵尸网络检测方法", 《电子与信息学报》, no. 08 *

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