[发明专利]应用识别方法和装置

权利要求书

1.一种应用识别方法，包括：

获取流量训练数据；

提取每个应用的特征；

根据每个应用的特征，对所述流量训练数据进行基于特征的分组，建立应用与特征的关联矩阵图，所述关联矩阵图中包括：每个特征在每个应用中出现的次数，以及每个特征在所述流量训练数据中出现的总次数；

提取待识别流量数据中的特征组合；

基于所述关联矩阵图，计算所述特征组合中每个特征，相对于每个关联应用出现的概率，将所述特征组合中每个特征，相对于每个关联应用出现的概率之和，作为所述特征组合相对于每个关联应用的特征分值；

根据所述特征分值，识别出所述待识别流量数据对应的应用。

2.根据权利要求1所述的应用识别方法，其中，计算所述特征组合相对于每个关联应用的特征分值还包括：

确定每个特征对应的权值指标，其中，所述每个特征对应的权值指标为相应的特征对应的应用个数的倒数；

根据每个特征对应的权值指标，计算所述特征组合相对于每个关联应用出现的加权概率和；

将所述加权概率和，作为所述特征组合相对于每个关联应用的特征分值。

3.根据权利要求1或2所述的应用识别方法，还包括：

将所述待识别流量数据，按照时间进行划分；

识别每个时间段内所述待识别流量数据对应的应用。

4.根据权利要求1所述的应用识别方法，其中，提取每个应用的特征包括以下步骤中的一种或多种：

根据流量训练数据进行协议解析，确定每个应用的特征；

基于应用商店提取每个应用的特征；

将每个应用的第三方流量作为对应应用的特征。

5.根据权利要求4所述的应用识别方法，其中，

将提取的特征在搜索引擎进行应用关联，去除所述特征中用户代理字段中的无效字段。

6.一种应用识别装置，包括：

关联矩阵图构建单元，被配置为获取流量训练数据，提取每个应用的特征，根据每个应用的特征，对所述流量训练数据进行基于特征的分组，建立应用与特征的关联矩阵图，所述关联矩阵图中包括：每个特征在每个应用中出现的次数，以及每个特征在所述流量训练数据中出现的总次数；

关联矩阵获取单元，被配置为获取应用与特征的关联矩阵图；

特征提取单元，被配置为提取待识别流量数据中的特征组合；

特征分值计算单元，被配置为基于所述关联矩阵图，计算所述特征组合中每个特征，相对于每个关联应用出现的概率，将所述特征组合中每个特征，相对于每个关联应用出现的概率之和，作为所述特征组合相对于每个关联应用的特征分值；

应用流量识别单元，被配置为根据所述特征分值，识别出所述待识别流量数据对应的应用。

7.一种应用识别装置，包括：

存储器；以及

耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行如权利要求1至5任一项所述的应用识别方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的应用识别方法。