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SSL/TLS協(xié)議的惡意流量檢測(cè)數(shù)據(jù)集來(lái)源單一，而傳統(tǒng)檢測(cè)方法通常將網(wǎng)絡(luò)流量的五元組特征作為主要分類(lèi)特征，但其在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對(duì)于惡意流量的檢測(cè)準(zhǔn)確率較低。為此，提岀一種改進(jìn)的加密惡意流量檢測(cè)方法。采用數(shù)據(jù)預(yù)處理方式將加密惡意流量劃分為報(bào)文負(fù)載和流指紋兩個(gè)特征維度，在規(guī)避五元組信息的情況下根據(jù)報(bào)文負(fù)載和流指紋特征描述網(wǎng)絡(luò)流量的位置分布，并通過(guò)邏輯冋歸模型實(shí)現(xiàn)加密惡意流量檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不依賴(lài)五元組特征的條件下，該方法對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下SSL/TLS協(xié)議加密惡意流量的檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到97.60%，相比使用五元組與報(bào)文負(fù)載特征的傳統(tǒng)檢測(cè)方法約提升36.05%。
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