[发明专利]基于机器学习的https恶意加密流量检测方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 202011035454.4 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112261007B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 兰亭洋;王智民 | 申请（专利权）人： | 北京六方云信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 肖冰滨;王晓晓 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的https恶意加密流量检测方法及系统，属于恶意加密流量检测领域。所述检测方法包括：数据预处理，对流量数据进行预处理得到流量数据的四元组特征向量；恶意流量检测，将流量数据的四元组特征向量输入到训练好的随机森林模型，检测得到流量数据的恶意概率。将流量数据处理为四元组特征向量后输入到训练好的随机森林模型进行检测，得到流量数据的恶意概率，实现恶意流量快速在线检测。所述检测系统包括：数据预处理单元，用于对流量数据进行预处理，得到流量数据的四元组特征向量；恶意流量检测单元：用于将流量数据的四元组特征向量输入到训练好的随机森林模型，检测得到流量数据的恶意概率。该系统应用该方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 https 恶意 加密 流量 检测 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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