面向加密流量的加密网络应用并行识别算法

　　为实现网络流量的有效管控，提出一种基于安全套接层协议交互字段与多输入最大化单输出隐马尔可夫模型（HMM）的加密应用并行识别方法。将来自客户端或者服务器的单向数据流SSL协议交互阶段的字段作为HMM模型的观测序列，并对所有待识别的加密应用建立HMM模型形成指纹库。在此基础上，利用前向算法计算未知观测序列被识别为HMM模型的概率，选取概率最大HMM模型所对应的加密应用作为识别结果。实验结果表明，与传统应用识别方法相比，该方法对典型加密应用具有更好的识别效果及鲁棒性。