【摘 要】
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随着互联网应用加密业务流的快速增长,流量加密在保护隐私的同时也给网络安全防御带来了巨大的挑战,恶意加密流量检测是互联网安全领域的一个重点问题。文章首先介绍了TLS协
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,南京航空航天大学
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随着互联网应用加密业务流的快速增长,流量加密在保护隐私的同时也给网络安全防御带来了巨大的挑战,恶意加密流量检测是互联网安全领域的一个重点问题。文章首先介绍了TLS协议特点、流量识别方法;然后,从TLS特征、数据元特征、上下文数据三个方面分析了恶意加密流量的特征,给出了基于机器学习的TLS恶意流量检测相关方法;最后,通过构建基于机器学习的分布式自动化的恶意流量检测体系,实现对恶意流量的动态检测,并具备增量式学习能力。
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