【摘 要】
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对网络恶意流量的检测是当今网络安全领域研究的热点,它是网络安全态势感知的主要组成部分。随着安全技术的发展,越来越多网站系统使用了加密技术与用户互传数据,加密技术一方面保护了用户的个人隐私不泄露和不受非法监听,但另一方面随之而来的问题是该技术也使得黑客攻击变得隐蔽,检测难度增大。现有技术主要研究了加密流量整体特征,针对家族化恶意软件较长时间的攻击特征有学习和检测效果,但针对现今恶意攻击复杂多样化的发
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对网络恶意流量的检测是当今网络安全领域研究的热点,它是网络安全态势感知的主要组成部分。随着安全技术的发展,越来越多网站系统使用了加密技术与用户互传数据,加密技术一方面保护了用户的个人隐私不泄露和不受非法监听,但另一方面随之而来的问题是该技术也使得黑客攻击变得隐蔽,检测难度增大。现有技术主要研究了加密流量整体特征,针对家族化恶意软件较长时间的攻击特征有学习和检测效果,但针对现今恶意攻击复杂多样化的发展趋势力不从心,而且针对单帧网络数据没有有效检测手段。为解决上述问题,本文针对网站恶意流量检测进行研究。首先分析了网站系统网络流量数据的特点,然后对权威报文数据集中的有效攻击信息进行提取、泛化,分别交由HMM和SVM算法训练。验证了HMM和SVM算法对针对网站进行的多类攻击信息均具备评估和判断能力。通过验证SVM算法中的两种核函数（线性核函数和径向基核函数）、调整径向基核函数惩罚因子C和参数g、特征提取优化方法等组合手段最终使SVM算法检测准确率达99.88%,同时实验验证了SVM算法在执行效率和准确率上均优于HMM算法。进而测试SVM生成的最优模型的迁移泛化能力也能达到99.44%。于是又设计了包含TLS解密模块的实时网络抓包解析程序,并研究结合了上文机器学习SVM分类模型,设计实现了对流经数据报文进行逐帧实时检测的系统。为了测试实际网络恶意流量检测效果,真实搭建了支持TLS加密协议的WEB系统,并使用自动连接发包程序发送了含有26067个恶意数据报文的网络数据包5万到8万个,两组测试均正确检测到恶意报文25956条,测试准确率同样达到99.44%,实验结果证明了本文设计的WEB网站加密恶意流量检测系统的有效性,达到了研究需要,解决了文中提出的问题。
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