| 機(jī)器學(xué)習(xí)在惡意加密流量檢測(cè)中的應(yīng)用及研究 | |
| 所屬分類(lèi)：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>3412 K | |
| 標(biāo)簽： 加密流量識(shí)別 機(jī)器學(xué)習(xí) 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(dòng)，傳統(tǒng)基于簽名和規(guī)則的檢測(cè)方法面臨挑戰(zhàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)為惡意加密流量檢測(cè)提供了新解決方案。綜述了監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)在該領(lǐng)域的應(yīng)用。監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)標(biāo)記數(shù)據(jù)識(shí)別已知攻擊，非監(jiān)督學(xué)習(xí)在未標(biāo)記數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新型攻擊模式，深度學(xué)習(xí)提升了在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的特征提取能力，而集成學(xué)習(xí)則通過(guò)模型融合增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性。研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)顯著提高了惡意行為識(shí)別的準(zhǔn)確性，特別是在復(fù)雜數(shù)據(jù)特征提取和新攻擊模式發(fā)現(xiàn)方面。 | |
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