【摘 要】
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为了应对以未知木马为核心的APT类攻击带来的威胁，对基于数据流的木马检测技术进行了研究。提出一种基于分层的多维通信特征的木马检测方法，检测网络数据流中的木马数据。在对
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为了应对以未知木马为核心的APT类攻击带来的威胁，对基于数据流的木马检测技术进行了研究。提出一种基于分层的多维通信特征的木马检测方法，检测网络数据流中的木马数据。在对已有分类检测算法调研的基础上，创新的将随机森林算法应用于训练集，以建立检测模型，创新的建立了分层评分策略，为分析人员提供可信的检测结果。通过实验将该方法与三种常用的机器学习算法对比，在数据流的检测方面，该方法的准确率至少提高了1．8％，误报率最少降低了2．77％。
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