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申请/专利权人：广东电网有限责任公司珠海供电局
摘要：本发明涉及流量识别技术领域，具体为多特征融合CC加密流量识别算法，包括以下步骤，分析CC加密流量数据，识别和分类加密协议类型、版本号和CC加密流量标识，进行标签化处理，采用多特征融合，得到加密流量特征集。本发明中，通过将CC加密流量特征与历史数据进行比对时，引入偏差值排序和优先级分类，不仅增强异常检测的灵敏度，还提供对潜在威胁的快速响应能力，利用异常模式的识别分析CC加密流量的非线性特性和隐藏状态，深入地理解CC加密流量背后的动态变化，更有效地预测和防御潜在的网络攻击，通过多特征融合来综合评估风险，使得风险评估不仅依赖单一指标，而是多维度的综合判断，增强整体网络安全的防御。
主权项：1.多特征融合CC加密流量识别算法，其特征在于，包括以下步骤：分析CC加密流量数据，识别和分类加密协议类型、版本号和CC加密流量标识，进行标签化处理，采用多特征融合，得到加密流量特征集；基于所述加密流量特征集，对比历史CC加密通信数据与异常模式数据，将CC加密参数的偏差值进行排序和优先级分类，生成参数异常指标；根据所述参数异常指标，验证关联CC加密通信的数据，将识别的CC加密通信的数据与已知异常传输模式进行对比，进行多特征融合，得到异常模式集；利用所述异常模式集，针对CC加密流量的非线性特性和隐藏状态，识别CC加密流量状态转换的偏差，得到状态转换分析模型；利用所述状态转换分析模型对CC加密流量进行分析，将CC加密流量的分析结果与已知的CC通信模式进行比较，识别状态转换中的风险，利用多特征融合，得到风险流量特征；根据所述风险流量特征，评估CC加密流量的风险等级，对比CC加密流量的异常参数与预设阈值，标记超过预设阈值的加密流量记录，生成风险评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司珠海供电局 多特征融合C&C加密流量识别算法
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