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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种基于机器学习的SSR流量识别系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114091602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111370935.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于机器学习的SSR流量识别系统及方法是由杨超;陈明哲;张伦玮;李玥;郑昱设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的SSR流量识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于机器学习的SSR流量识别系统及方法，主要解决现有技术面对复杂多变的实际网络环境无法有效识别SSR流量的问题。系统包括：数据包捕获模块、处理模块、分析模块、识别模块，识别信息存储模块，识别结果分析模块和web界面。方法的步骤为：数据包捕获模块获取网络数据流量，数据包处理模块从该流量中提取数据包的基础信息，数据包分析模块根据信息对数据包进行预处理，再由数据包识别模块进行识别，将结果存入识别信息存储模块，识别结果分析模块对结果进行实时分析，并将分析结果通过web界面展示。本发明不仅保证了较高的SSR识别准确率，且通过优化系统中的运算过程，使其可以在较大规模网关下做到实时采集与识别。

本发明授权一种基于机器学习的SSR流量识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种使用基于机器学习的SSR流量识别系统进行流量识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：1根据设备网卡流量到达情况对数据流量进行捕获：1.1对网关流量规模进行预估，根据评估结果设置单次捕获数量级与初始排队时间，保证单轮捕获数据时间在30-45秒范围内；1.2设计实时系统冗余机制，即设定动态停等时间，该时间根据系统内部内存占用比例、处理器计算任务量、处理捕获文件队列数量经过实时计算得到；1.3按照流水线方式，循环调用数据包捕获模块，获取网络数据流量；2通过数据包处理模块从网络数据流量中提取数据包的基础信息，得到包括荷载特征、长度、时间的数据流量荷载信息；3利用数据流量荷载信息对数据包进行预处理：3.1数据包分析模块根据数据流量的荷载特征对数据包进行过滤，滤掉除TCP协议外的其它所有协议的数据包，仅保留TCP数据包，且滤掉其中因网络连接异常导致重传的数据包，得到数据包集合R：R＝{pkg1,pkg2,...,pkgi,...,pkgr}，其中，pkgi表示集合R中的第i个数据包，i＝1,2,...,r，r表示过滤后数据包的总数；3.2数据包分析模块按照如下规则对数据包进行分组：3.2.1提取数据包pkgi的源IP地址IPsrc-i、源端口Portsrc-i、目的IP地址IPdst-i、目的端口Portdst-i和传输层协议protoi五类信息，并将其组成数据包pkgi的头部hi：hi＝IPsrc-i,Portsrc-i,IPdst-i,Portdst-i,protoi，pkgi＝{hi,Lenpkgi,stimei}；其中，Lenpkgi表示数据包pkgi的长度，stimei表示数据包pkgi的到达时间；3.2.2在数据包集合R中，对于与数据包pkgi相同或相反的数据包，将其头部与pkgi构成一个分组数据流；3.2.3取i＝1,2,...,r按照步骤3.2.1-3.2.2得到数据包集合R中每个数据包对应的分组数据流，所有分组数据流共同组成分组后的数据流集合D，即预处理后流量信息：D＝{flow1,flow2,...,flowk,...,flowd}，其中，flowk表示第k个分组数据流，k＝1,2,...,d，d表示分组数据流的总数目；4数据包识别模块对数据流集合D中的分组数据流提取特征并进行筛选，利用机器学习进行识别：4.1统计分组数据流flowk内所有数据包的数量，记为totalflowk，将所有数据包中与第一个数据包发送方向相同的数据包记为输出包、其余数据包记为输入包；4.2分别计算flowk内所有输入包、所有输出包以及所有数据包长度的统计值：平均值、最小值、最大值、绝对差、绝对中位差、标准差、方差、偏斜、峰度、10％-90％百分位数；4.3将步骤4.2得到的统计值组成flowk的统计特征向量PLSk，所有分组数据流对应的统计特征向量共同组成包长度统计特征矩阵PLS；4.4对包长度统计特征矩阵PLS中的特征进行前向搜索组合特征筛选，将特征分为积极特征和消极特征两类，再次进行前向搜索，直到结果最优，获取到优化后包长度统计特征矩阵PLS'；4.5将矩阵PLS'输入基于随机森林算法训练的模型进行识别，得到识别结果，并将结果存于识别信息存储模块中；5识别信息存储模块按照识别结果将其分为SSR类结果和所有结果两类，以数据流开始时间为索引，存储到特定数据库mysql中；6识别结果分析模块对数据库mysql中记录信息进行实时分析，并输出分析结果：6.1针对数据库mysql中一段时间内的识别结果，对其进行统计并计算得分score： 其中，Numssr表示识别SSR流量的数量，Numall表示数据流总数，Numdst表示通信目的地址数量；6.2根据得分score对不同设备使用的SSR流量进行排名，同时对不同的置信度进行动态设定，得到单个用户多维度的流量分析结果；6.3将分析结果在web界面上进行展示。

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