[发明专利]一种基于深度学习的加密恶意流量的检测系统和方法在审
| 申请号： | 201811244932.5 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109104441A | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 邹福泰;许文亮;马志远;高逸飞;李林森 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的加密恶意流量的检测系统和方法，涉及计算机网络安全领域，包括网站提交模块，流量分析及存储模块，核心分析模块，反馈显示模块。流量分析软件对PCAP包进行分析得到日志文件，然后对这些日志文件根据IP地址进行聚合；对于聚合出的一条流进行特征提取、流量图制作，以及域名的提取；使用xgboost、word2vec+LSTM、CNN产生识别模型，进行组合后实现最终判断。本发明在不需要知道解密后流量内容的情况下，就能对流量的恶意与否进行判断，从而对加密恶意流量进行分析。 | ||
| 搜索关键词： | 恶意流量 加密 检测系统 流量分析 日志文件 聚合 计算机网络安全 存储模块 分析模块 流量内容 特征提取 显示模块 流量图 解密 网站 分析 反馈 学习 制作 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的加密恶意流量的检测系统，其特征在于，包括网站提交模块：用以在自建服务器上接受用户所上传的流量PCAP包；流量分析及存储模块：使用流量分析软件对所述网站提交模块的所述流量PCAP包进行分析，将分析结果存为日志文件；核心分析模块：对所述流量分析及存储模块的日志文件进行数据预处理，然后使用识别模型进行识别，最终组合模型结果，产生最终识别结果；反馈显示模块：收到所述核心分析模块产生的最终识别结果，判断是否检测到恶意流量，如果检测为非恶意流量，告知用户该流量包不存在恶意流量；如果检测为恶意流量，提取出恶意流量的域名信息，并根据白名单再次过滤，得到最终流量的信息，并显示给用户。
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