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利用传统算法进行大数据环境下加密网络行为的识别过程中，无法根据数据特点对加密网络进行深入分析，极大程度上降低了大数据环境下加密网络行为的识别速度。为此，提出一种基于蚁群聚类算法的加密网络行为的挖掘方法，根据加密网络行为的数据结构特点，建立加密网络行为的挖掘模型。实验结果表明，利用改进算法进行大数据环境下加密网络行为的识别，能够极大提高加密网络行为快速识别的准确率，从而降低了加密网络难以识别问题，取得了令人满意的效果。