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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明公开了一种移动应用SNI信息大规模细粒度分类算法，属于网络安全技术领域。解决了现有技术中传统的域名分类方法难以在大规模的SNI结果中剔除无效SNI信息并提取相关特征SNI的问题；本发明基于统计特征对SNI提取结果中确定为无效信息的二级域名进行删除，根据得到的初筛无效二级域名在APP出现的次数，基于预设的阈值条件对特征字符串去重，得到第一次去重结果并采用K‑Means聚类对其去重两次，得到第三次去重结果；遍历第三次去重结果中的重复的SNI数据，对不相似APP的二级域名的SNI去重，对所得结果数据清洗，得到最终特征SNI结果。本发明有效提取了APP的特征SNI，可以应用于加密流量特征识别。
主权项：1.一种移动应用SNI信息大规模细粒度分类算法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基于统计特征对SNI提取结果中确定为无效信息的二级域名进行删除，得到初筛无效二级域名后的结果；S2.根据初筛无效二级域名后的结果在域名的普遍度以及与当前APP中的关联度构建SNI清单文件，识别二级域名对应的SNI，基于预设的阈值条件对特征字符串去重，基于统计特征提取SNI清单文件，得到第一次去重结果；S3.基于此时的清单文件通过对不同域名普遍度特征值做K-Means聚类对第一次去重结果去重，对去重后得到的结果更新SNI清单文件，得到第二次去重结果；S4.基于此时的清单文件通过对不同APP关联度特征值做K-Means聚类对第二次去重结果去重，对于去重后得到的结果更新SNI清单文件，得到第三次去重结果；S5.根据此时的清单文件遍历第三次去重结果中的重复的SNI数据，构建重复的SNI数据所在的APP相似性清单文件，基于统计特征筛选出的相似APP，对剩余不相似APP的二级域名对应的SNI进行去重，构建新的清单文件，得到输入APP所包含的特征SNI；S6.对输入APP所包含的特征SNI进行数据清洗，得到APP对应的最终特征SNI结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种移动应用SNI信息大规模细粒度分类算法
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