原文:DataCon2020優秀解題思路分享:加密惡意流量檢測方向

加密惡意流量優秀檢測思路分享 王萌加密流量檢測 閱讀: , 摘要 近年來,隨着機器學習 深度學習等人工智能技術的迅猛發展,其在圖像識別 語音識別和自然語言處理等領域已經得到大規模應用,可以為傳統方法很難解決或無法適用的問題提供有效的方案,也已經成為網絡安全領域中的熱門研究方向,比如將人工智能應用於惡意加密流量的檢測就是一種行之有效的方法。 本文介紹一種從加密流量中檢測惡意流量的方法,來自清華大學的 ...

2021-10-11 15:46 1 868 推薦指數:

查看詳情

加密惡意流量分析-Maltrail惡意流量檢測系統

項目介紹 maltrail是一款輕量級的惡意流量檢測系統,其工作原理是通過采集網絡中各個開源黑樣本(包括IP、域名、URL),在待檢測目標機器上捕獲流量並進行惡意流量匹配,匹配成功則在其web頁面上展示命中的惡意流量。 項目GitHub地址 ...

Sat Apr 10 16:19:00 CST 2021 0 434
識別TLS加密惡意流量

利用背景流量數據(contexual flow data)識別TLS加密惡意流量 識別出加密流量中潛藏的安全威脅具有很大挑戰,現已存在一些檢測方法利用數據流的元數據來進行檢測,包括包長度和到達間隔時間等。來自思科的研究人員擴展現有的檢測方法提出一種新的思路(稱之為“data omnia ...

Fri Sep 07 22:44:00 CST 2018 2 3758
利用機器學習檢測HTTP惡意外連流量

本文通過使用機器學習算法來檢測HTTP的惡意外連流量,算法通過學習惡意樣本間的相似性將各個惡意家族的惡意流量聚類為不同的模板。並可以通過模板發現未知的惡意流量。實驗顯示算法有較好的檢測率和泛化能力。 0×00背景 攻擊者為控制遠程的受害主機,必定有一個和被控主機的連接過程,一般是通過在被 ...

Sun Nov 17 20:26:00 CST 2019 0 298
利用背景流量數據(contexual flow data) 識別TLS加密惡意流量

識別出加密流量中潛藏的安全威脅具有很大挑戰,現已存在一些檢測方法利用數據流的元數據來進行檢測,包括包長度和到達間隔時間等。來自思科的研究人員擴展現有的檢測方法提出一種新的思路(稱之為“dataomnia”),不需要對加密惡意流量進行解密,就能檢測到采用TLS連接的惡意程序,本文就該檢測方法進行 ...

Fri Mar 31 17:05:00 CST 2017 0 1227
詳細實例教程!集成華為虛假用戶檢測,防范虛假惡意流量

前言 最近老板要我開發一個商城App,在注冊登錄環節過濾掉虛假用戶,減少這些惡意流量對App運營的影響。偶然想起來,在今年的華為開發者大會上了解到虛假用戶檢測功能,於是准備試試集成在我們的App上。集成后發現效果還真不錯,不僅對虛假用戶識別率高,而且目前這項功能是免費開放的。老板再也不用擔心之前 ...

Mon Feb 08 22:50:00 CST 2021 0 1304
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM