【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于行为意图分析的恶意加密流量检测方法，属于加密流量分析中的恶意流量检测领域。
技术介绍
1、随着信息通信技术的高速发展，越来越多的网站采用https协议来防止隐私泄露。然而，加密技术是一把双刃剑，它允许攻击者通过流量加密来伪装他们的攻击行为，如恶意软件攻击、拒绝服务攻击(dos)和漏洞挖掘。恶意加密流量隐藏了网络攻击的真实行为意图，增加了安全检测和防御的难度。因此，恶意加密流量检测对于及时发现猖獗的网络攻击并部署有效的防御措施具有重要意义。
2、恶意加密流量检测首先要从加密流量中提取具有高区分度的特征，然后将其输入分类器，经过训练完成分类模型的构建。入侵检测系统，是一种用于检测网络中潜在入侵行为的安全系统。它通过对网络流量进行实时分析和监测，发现恶意网络活动，并及时采取相应的防护措施。恶意流量通过加密来伪装自己，使自己藏匿于海量正常加密流量之中。因此，一个能够有效检测恶意加密流量的入侵检测系统在网络安全系统中是尤为必要的。
3、为了解决上述问题，传统的恶意加密流量检测方法试图通过从恶意加密流量...
【技术保护点】
1.一种基于行为意图分析的恶意加密流量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于行为意图分析的恶意加密流量检测方法，其特征在于，步骤1具体包括以下步骤：
3.如权利要求1或2所述的一种基于行为意图分析的恶意加密流量检测方法，其特征在于，步骤2中的分类模型包括模型输入、模型结构、损失函数、避免过拟合，具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于行为意图分析的恶意加密流量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于行为意图分析的恶意加密流量检测方法，其特征在于，步骤1具体包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈蒙，贾冀哲，刘俣凯，张强，吴金贺，艾俊宇，祝烈煌，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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