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申请/专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;北京赋乐科技有限公司

摘要：本公开的实施例提供了加密流量的通用对称加密协议脱壳方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取加密协议的流量；基于预设的密码字典，通过马尔科夫‑GEP模型生成新的密码字典；基于加密协议密码字符组合规律，对所述新的密码字典中的密码进行规约；基于规约后的新的密码字典和传统的解密脱壳方法，构建对称加密协议脱壳模型；将所述加密协议的流量，输入至所述对称加密协议脱壳模型，完成脱壳。提高了脱壳准确度，使得脱壳更加高效。

主权项：1.一种加密流量的通用对称加密协议脱壳方法，其特征在于，包括：获取加密协议的流量；基于预设的密码字典，通过马尔科夫-GEP模型生成新的密码字典；基于加密协议密码字符组合规律，对所述新的密码字典中的密码进行规约；基于规约后的新的密码字典和传统的解密脱壳方法，构建对称加密协议脱壳模型，所述传统的解密脱壳方法包括：通过彩虹表算法，对所述加密协议的流量进行暴力脱壳；基于所述预设的密码字典，通过统计学模型对所述加密协议的流量进行脱壳；基于所述预设的密码字典，通过统计概率的方法对所述加密协议的流量进行脱壳；所述基于预设的密码字典，通过马尔科夫-GEP模型生成新的密码字典包括：通过马尔科夫模型，对预设的密码字典进行分词统计，确定所述密码字典中不同长度的密码出现的概率；对密码修改足迹库进行特性训练，得到密码修改的特征规律；基于所述密码字典中不同长度的密码出现的概率和所述特征规律，通过GEP算法生成新的密码字典；所述对密码修改足迹库进行特性训练，得到密码修改的特征规律包括：对所述密码修改足迹库中的数据进行筛选、标记；将筛选、标记后的数据输入至一维CNN卷积核中，得到密码修改轨迹特征向量；将所述密码修改轨迹特征向量作为输入，输入至LSTM模型中，得到与所述密码修改轨迹特征向量对应的特征向量；对所述特征向量进行拼接，得到向量集合；对所述向量集合进行全连接训练，对训练结果进行归一化，得到密码修改的特征规律；其特征在于，所述基于所述密码字典中不同长度的密码出现的概率和所述特征规律，通过GEP算法生成新的密码字典包括：基于马尔科夫模型统计分析后的密码字典，通过GEP算法对所述密码字典进行分类；基于分类后的密码字典，随机生成多个个体集合作为初始种群；计算所述初始种群中各个体的适应值；基于密码字典中不同长度的密码出现的概率和所述特征规律，对所述适应值进行筛选，得到符合预设规则的适应值；对所述符合预设规则的适应值进行分类，得到精英种群和其它种群；对所述精英种群中的个体进行分层，对分层后的个体进行基因操作，生成新的密码字典；将所述加密协议的流量，输入至所述对称加密协议脱壳模型，完成脱壳。

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百度查询： 国家计算机网络与信息安全管理中心 北京赋乐科技有限公司 加密流量的通用对称加密协议脱壳方法