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公开(公告)号：CN110113349A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910402969.4
申请日：2019-05-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种恶意加密流量特征分析方法，属于网络安全和机器学习的交叉领域，用于分析HTTPS流量并检测其中的恶意威胁。本发明将流量数据以连接四元组为数据结构进行数据建模，并以连接四元组为单位从四个层次分析加密流量，提取连接四元组的流级特征、TLS握手特征、X.509证书特征和上下文特征，得到初始特征集。本发明采用基于决策树的递归式特征消除方法对初始特征集进行筛选得到最优特征集用于机器学习模型训练得到恶意加密流量检测模型。
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