【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及恶意流量检测，具体地，涉及适用于一种恶意加密流量检测方法、装置、计算机设备和介质。
技术介绍
1、随着互联网技术的广泛普及，网络应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，为了更好地保护个人隐私信息，网络流量与加密技术的融合已成为网络通信技术发展的主流趋势。然而，在合法网络应用进行加密的同时，各种各样的网络攻击手段也采用流量加密的方式将恶意网络程序隐藏在互联网中，给网络安全的防护造成了极大的困扰。
2、相关技术中，恶意加密流量检测主要是基于常见的机器学习算法构建流量分类检测模型，通过根据提取到的加密流量特征信息进行分类与识别，从而完成对恶意加密流量的检测工作。
3、然而，采用现有方法，检测效率不高。
技术实现思路
1、本文中描述的实施例提供了一种恶意加密流量检测方法、装置、计算机设备和介质，克服了上述问题。
2、第一方面，根据本公开的内容，提供了一种恶意加密流量检测方法，包括：
3、获取目标加密流量数据；
4、对...
【技术保护点】
1.一种恶意加密流量检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标加密流量数据进行多特征提取，得到所述目标加密流量数据对应的多特征提取数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标加密流量数据对应的目标特征向量数据输入分类检测模型中，基于所述分类检测模型的输出结果确定所述目标加密流量数据的检测结果之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述样本加密流量数据对应的样本特征向量数据包括：多个特征向量，每个所述特征向量对应有特征权重；
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种恶意加密流量检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标加密流量数据进行多特征提取，得到所述目标加密流量数据对应的多特征提取数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标加密流量数据对应的目标特征向量数据输入分类检测模型中，基于所述分类检测模型的输出结果确定所述目标加密流量数据的检测结果之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述样本加密流量数据对应的样本特征向量数据包括：多个特征向量，每个所述特征向量对应有特征权重；
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述样本加密流量数据进行多特征提取，得到所述样本加密流量数据对应的多特征提取数据之...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞赛赛，谭震，夏建民，刘晓影，刘文翰，乌吉斯古楞，王玥，陈静，王淮，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十五研究所，
类型：发明
国别省市：
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