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人工智能在网络流量分析中的研究与应用
罗秀春
陈睿智
通信技术
工程与应用
2022年02期
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基于Stacking的网络恶意加密流量识别方法
王天棋
丁要军
通信技术
安全与保密
2022年07期
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人工智能在网络流量分析中的研究与应用
罗秀春
陈睿智
北京天融信网络安全技术有限公司
期刊
《通信技术》
2022年02期
摘要:网络流量分析是安全威胁检测的一个重要研究方向。当前流量分析主要采取事件特征信息与特征库匹配的方式,然而该方式存在特征库组织简单和更新不及时的缺点。此外,持续攻击技术更新快,容易规避现有规则,从而导致检测的漏报和误报率较高。为此提出并设计了一种网络流量安全智能分析系统。该系统能够自动学习网络流量的特征,智能地识别出异常并进行深度分析,从而可以准确快速定位问题并提高安全防护能力。
人工智能
恶意流量检测
异常行为分析
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基于Stacking的网络恶意加密流量识别方法
王天棋
丁要军
甘肃政法大学
期刊
《通信技术》
2022年07期
摘要:随着加密流量的普遍应用,许多恶意软件开始隐藏在传输层安全协议(Transport Layer Security,TLS)流量中传输恶意消息,对通信安全造成严重威胁,因此对TLS恶意加密流量进行识别,对打击网络犯罪有着重要意义。通过对恶意和正常加密流量的会话和协议进行分析,在传统会话统计特征的基础上,提取出握手特征和证书特征,在单一特征和多特征条件下对恶意加密流量进行识别,证明了多特征的方法能显著提升识别效果。此外,为解决单一的机器学习方法泛化能力弱的问题,提出了一种基于Stacking的网络恶意加密流量识别方法,所提模型分类ROC曲线下方的面积(Area Under Curve,AUC)和召回率分别达到99.7%和99.1%,在公开数据集上与XGBoost等其他4种算法对比证明,所提算法性能有明显提升。
TLS流量
协议分析
Stacking
恶意流量检测
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