原文:DataCon2020优秀解题思路分享:加密恶意流量检测方向

加密恶意流量优秀检测思路分享 王萌加密流量检测 阅读: , 摘要 近年来,随着机器学习 深度学习等人工智能技术的迅猛发展,其在图像识别 语音识别和自然语言处理等领域已经得到大规模应用,可以为传统方法很难解决或无法适用的问题提供有效的方案,也已经成为网络安全领域中的热门研究方向,比如将人工智能应用于恶意加密流量的检测就是一种行之有效的方法。 本文介绍一种从加密流量中检测恶意流量的方法,来自清华大学的 ...

2021-10-11 15:46 1 868 推荐指数:

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加密恶意流量分析-Maltrail恶意流量检测系统

项目介绍 maltrail是一款轻量级的恶意流量检测系统,其工作原理是通过采集网络中各个开源黑样本(包括IP、域名、URL),在待检测目标机器上捕获流量并进行恶意流量匹配,匹配成功则在其web页面上展示命中的恶意流量。 项目GitHub地址 ...

Sat Apr 10 16:19:00 CST 2021 0 434
识别TLS加密恶意流量

利用背景流量数据(contexual flow data)识别TLS加密恶意流量 识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等。来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“data omnia ...

Fri Sep 07 22:44:00 CST 2018 2 3758
利用机器学习检测HTTP恶意外连流量

本文通过使用机器学习算法来检测HTTP的恶意外连流量,算法通过学习恶意样本间的相似性将各个恶意家族的恶意流量聚类为不同的模板。并可以通过模板发现未知的恶意流量。实验显示算法有较好的检测率和泛化能力。 0×00背景 攻击者为控制远程的受害主机,必定有一个和被控主机的连接过程,一般是通过在被 ...

Sun Nov 17 20:26:00 CST 2019 0 298
利用背景流量数据(contexual flow data) 识别TLS加密恶意流量

识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等。来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“dataomnia”),不需要对加密恶意流量进行解密,就能检测到采用TLS连接的恶意程序,本文就该检测方法进行 ...

Fri Mar 31 17:05:00 CST 2017 0 1227
详细实例教程!集成华为虚假用户检测,防范虚假恶意流量

前言 最近老板要我开发一个商城App,在注册登录环节过滤掉虚假用户,减少这些恶意流量对App运营的影响。偶然想起来,在今年的华为开发者大会上了解到虚假用户检测功能,于是准备试试集成在我们的App上。集成后发现效果还真不错,不仅对虚假用户识别率高,而且目前这项功能是免费开放的。老板再也不用担心之前 ...

Mon Feb 08 22:50:00 CST 2021 0 1304
 
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