基于可變長序列的惡意加密流量檢測方法

摘要： 引入組合惡意加密流量數(shù)據(jù)集，結(jié)合隨機森林對各個特征的重要性進行對比，構(gòu)建可變長二維特征序列，提出一種針對可變長序列的惡意加密流量檢測方法.該方法采用雙向門控循環(huán)單元-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(BiGRU-CNN)深度學習模型，通過引入掩碼層，有效解決變長序列問題，能夠同時提取流量數(shù)據(jù)中時間和空間的多重特征，最終實現(xiàn)對惡意加密流量的二分類檢測.實驗結(jié)果表明，該方法與基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)...