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SSL/TLS協議的惡意流量檢測數據集來源單一，而傳統檢測方法通常將網絡流量的五元組特征作為主要分類特征，但其在復雜網絡環境下對于惡意流量的檢測準確率較低。為此，提岀一種改進的加密惡意流量檢測方法。采用數據預處理方式將加密惡意流量劃分為報文負載和流指紋兩個特征維度，在規避五元組信息的情況下根據報文負載和流指紋特征描述網絡流量的位置分布，并通過邏輯冋歸模型實現加密惡意流量檢測。實驗結果表明，在不依賴五元組特征的條件下，該方法對復雜網絡環境下SSL/TLS協議加密惡意流量的檢測準確率達到97.60%，相比使用五元組與報文負載特征的傳統檢測方法約提升36.05%。
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