基于UDP统计指印混合模型的VoIP流量检测方法

摘要

本发明公开了一种基于UDP统计指印混合模型的VoIP流量检测方法，用于解决现有的方法对VoIP流量检测精确度差的技术问题。技术方案是首先解析PCAP包文件并组装UDP流，再对组装后的UDP流进行标注，生成VoIP协议的UDP指印M，计算网络流与VoIP指印的相异度，生成训练集和测试集，采用训练集训练SVM分类器，采用测试集测试VoIP流量的精度。由于将UDP流的统计特征与网络流的统计指印相异度结合共同训练一个支持向量机分类模型，把基于分类阈值点的分类转换到基于多维特征的高维空间中的分类面的分类，综合运用包层次和流层次统计特征，降低了因网络不稳定造成的统计特征偏差对分类模型精确度的影响。检测结果表明，本发明对VoIP流量的检测精确度达到90％以上。