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一种改进的加密恶意流量检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.24 MB | 2021-03-17

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　　SSL/TLS协议的恶意流量检测数据集来源单一，而传统检测方法通常将网络流量的五元组特征作为主要分类特征，但其在复杂网络环境下对于恶意流量的检测准确率较低。为此，提岀一种改进的加密恶意流量检测方法。采用数据预处理方式将加密恶意流量划分为报文负载和流指纹两个特征维度，在规避五元组信息的情况下根据报文负载和流指纹特征描述网络流量的位置分布，并通过逻辑冋归模型实现加密恶意流量检测。实验结果表明，在不依赖五元组特征的条件下，该方法对复杂网络环境下SSL/TLS协议加密恶意流量的检测准确率达到97.60%，相比使用五元组与报文负载特征的传统检测方法约提升36.05%。

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