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基于CNN的恶意软件加密C&C通信流量识别方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.53 MB | 2021-06-11

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　　为实现恶意软件加密C&C通信流量的准确识别，分析正常网页浏览访问和C&C通信的htps通信过程，发现恶意软件C&C通信的服务器独立性特征，提出htps通信序列建模方法。针对加密通信的行为特点，利用密文六进制字符的向量表示方法完成加密流量的向量化表达，并采用多窗口卷积神经网络提取加密C&C通信模式的特征，实现加密c&C通信数据流的识别与分类。实验结果表明，该方法识别恶意软件加密C&C流量的准确率高达91.07%。

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