【摘 要】
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随着5 G时代的来临，以及公众对互联网的认识日益加深，公众对个人隐私的保护也越来越重视。由于数据加密过程中存在着恶意通信，为确保数据安全，维护社会国家利益，加密流量识别的研究工作尤为重要。为此，本文针对TLS流量详细的阐述并分析了早期识别方法的改进技术，包括常见的流量检测技术，DPI检测技术，代理技术以及证书检测技术。还介绍了选取不同TLS加密流量特征的机器学习模型，以及无需特征选择的深度学习模型
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1603115）； 新疆维吾尔自治区重点科技专项（2020A02001-1）； 国家重点研发计划项目子课题（2017YFC0820702-3）； 中国电子科学研究院，社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室主任基金项目：面向公共安全的多语种网络舆情监测系统
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随着5 G时代的来临，以及公众对互联网的认识日益加深，公众对个人隐私的保护也越来越重视。由于数据加密过程中存在着恶意通信，为确保数据安全，维护社会国家利益，加密流量识别的研究工作尤为重要。为此，本文针对TLS流量详细的阐述并分析了早期识别方法的改进技术，包括常见的流量检测技术，DPI检测技术，代理技术以及证书检测技术。还介绍了选取不同TLS加密流量特征的机器学习模型，以及无需特征选择的深度学习模型等诸多最新研究成果。对相关研究工作的不足进行总结，并对未来技术的研究工作和发展趋势进行了展望。
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