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申请/专利权人：北京邮电大学;国网山东省电力公司电力科学研究院;国网思极网安科技(北京)有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司
摘要：本申请提供一种TLS加密恶意流量检测分析方法及系统，所述方法包括：获取原始流量包；对原始流量包进行筛选，获取完整TLS加密网络流量数据包；对完整TLS加密网络流量数据包进行数据预处理，获取相关加密流量特征；对相关加密流量特征进行识别，以确定恶意加密流量。本申请实施例的主动学习基于降维处理进行重要特征选择，避免了原始特征集因存在高相关性和多重共线性等问题，而导致不能提高检测模型的性能的问题；对筛选出的重要特征，通过主动学习进行TLS加密恶意流量检测，使用基于适应度比例共享聚类技术的混合样本选择策略，从样本集中查询信息丰富且具有代表性的实例，在检测模型中对其进行训练，以较高性能实现流量特征和数据级别的轻量化。
主权项：1.一种TLS加密恶意流量检测分析方法，其特征在于，所述TLS加密恶意流量检测分析方法，包括：S1、获取原始流量包；S2、对原始流量包进行筛选，获取完整TLS加密网络流量数据包；S3、对完整TLS加密网络流量数据包进行数据预处理，获取相关加密流量特征；S4、对相关加密流量特征进行识别，以确定恶意加密流量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 国网山东省电力公司电力科学研究院 国网思极网安科技(北京)有限公司 国网信息通信产业集团有限公司 国家电网有限公司 TLS加密恶意流量检测分析方法及系统
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