機器學習在惡意加密流量檢測中的應用及研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：3412 K
標簽： 加密流量識別 機器學習 加密流量
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文檔介紹：隨著加密通信的普及，惡意攻擊者利用加密流量隱藏活動，傳統(tǒng)基于簽名和規(guī)則的檢測方法面臨挑戰(zhàn)。機器學習為惡意加密流量檢測提供了新解決方案。綜述了監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、深度學習和集成學習在該領(lǐng)域的應用。監(jiān)督學習通過標記數(shù)據(jù)識別已知攻擊，非監(jiān)督學習在未標記數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新型攻擊模式，深度學習提升了在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的特征提取能力，而集成學習則通過模型融合增強系統(tǒng)魯棒性。研究表明，機器學習顯著提高了惡意行為識別的準確性，特別是在復雜數(shù)據(jù)特征提取和新攻擊模式發(fā)現(xiàn)方面。
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