[发明专利]一种基于深度学习的加密型恶意流量检测系统和方法有效
| 申请号： | 201911155282.1 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110958233B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 邹福泰;俞汤达;李林森;章思宇;姜开达;吴越 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于隐马尔科夫链的加密型恶意流量检测系统，涉及计算机网络安全领域的加密型恶意流量检测领域，包括数据收集模块、预处理模块、指纹生成模块、指纹库、评估模块，并依次连接；数据收集模块使用网络嗅探工具收集流量样本，通过应用监控程序关联流量样本与进程；预处理模块把研究对象设定为每个进程及其对应的通信信息，把研究对象的网络流收集到一起；指纹生成模块对流量样本进行序列化，传入隐马尔科夫模型，生成指纹；指纹经处理后存储在指纹库中；评估模块分析指纹特征，找出异常指纹。本发明针对加密流量的移动互联网恶意软件检测技术，准确率高，误报率低，实现了高效准确警报拦截加密恶意流量，保护移动互联网用户安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 加密 恶意 流量 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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