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SSL/TLS協(xié)議的惡意流量檢測數(shù)據(jù)集來源單一，而傳統(tǒng)檢測方法通常將網(wǎng)絡(luò)流量的五元組特征作為主要分類特征，但其在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對于惡意流量的檢測準(zhǔn)確率較低。為此，提岀一種改進(jìn)的加密惡意流量檢測方法。采用數(shù)據(jù)預(yù)處理方式將加密惡意流量劃分為報文負(fù)載和流指紋兩個特征維度，在規(guī)避五元組信息的情況下根據(jù)報文負(fù)載和流指紋特征描述網(wǎng)絡(luò)流量的位置分布，并通過邏輯冋歸模型實現(xiàn)加密惡意流量檢測。實驗結(jié)果表明，在不依賴五元組特征的條件下，該方法對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下SSL/TLS協(xié)議加密惡意流量的檢測準(zhǔn)確率達(dá)到97.60%，相比使用五元組與報文負(fù)載特征的傳統(tǒng)檢測方法約提升36.05%。
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