| 機器學習在惡意加密流量檢測中的應用及研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>3412 K | |
| 標簽： 加密流量識別 機器學習 加密流量 | |
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| 文檔介紹：隨著加密通信的普及，惡意攻擊者利用加密流量隱藏活動，傳統基于簽名和規則的檢測方法面臨挑戰。機器學習為惡意加密流量檢測提供了新解決方案。綜述了監督學習、非監督學習、深度學習和集成學習在該領域的應用。監督學習通過標記數據識別已知攻擊，非監督學習在未標記數據中發現新型攻擊模式，深度學習提升了在大數據環境中的特征提取能力，而集成學習則通過模型融合增強系統魯棒性。研究表明，機器學習顯著提高了惡意行為識別的準確性，特別是在復雜數據特征提取和新攻擊模式發現方面。 | |
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