【摘 要】
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由于网络技术迅速发展,攻击成本低廉而与安全相关的产品却十分缺乏或落后,导致近年来安全问题频出。如何从海量的流量中检测出攻击威胁成了一种迫切需要而又困难重重的问题。
【基金项目】
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2017年省级高等学校大学生创新创业训练计划项目
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由于网络技术迅速发展,攻击成本低廉而与安全相关的产品却十分缺乏或落后,导致近年来安全问题频出。如何从海量的流量中检测出攻击威胁成了一种迫切需要而又困难重重的问题。恰逢机器学习的兴起,当下的硬件性能等条件可被满足的前提下,利用机器学习来判断数据报文是否恶意,成了一种理论上可行的方案。本篇包括流量特征的提取和相关机器学习算法的介绍,根据日常捕获的流量来提取相关的特征,再经由机器学习模型的判断,可迅速判断其是否具有威胁性。经过使用测试集对机器学习的模型进行评估,其准确率可以达到99%。
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