IP数据包流量的统计与检测下载

weixin_39821260 2019-08-04 06:30:22
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基于机器学习和背景流量数据的加密恶意流量检测
本文介绍了加密流量检测的必要性，尤其是随着HTTPS的广泛使用，恶意软件也开始利用加密来逃避检测。文章重点探讨了基于机器学习和背景流量数据的检测方法，包括可观察的元统计特征、未加密的TLS头部信息和上下文数据特征的分析。通过实验，使用这些特征的分类模型能够实现高达99.993%的总体准确度。未来的研究方向包括处理字段缺失情况、探索其他加密恶意流量形式和尝试更多机器学习模型。
通过深度学习实现对网络异常流量检测
博主分享了利用深度学习进行网络异常流量检测的实践经验，包括数据预处理、模型选择（CNN和LSTM）及效果展示。通过CIC-IDS2017和ISCX2012数据集，提取五元组信息并转换为数据流，使用CNN和LSTM模型实现高精度的流量分类。实验结果显示模型在训练和测试集上表现出较高的精确度。
Linux C/C++ 嗅探数据包并显示流量统计信息
本文详细指导如何使用C/C++和libpcap库进行数据包嗅探，涉及流量统计、Wireshark应用及网络安全注意事项。,
电信IP骨干网络异常流量及其检测
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综合运用端口匹配、深度数据包检测、流量特征进行P2P流量识别
本文详细介绍了如何使用Wireshark捕获并分析P2P协议的数据包，包括筛选、导出文本格式、数据预处理以及运用多种方法进行统计分析。重点在于端口匹配、深度数据包检测和基于流量特征的识别方法，最终识别出P2P流量并统计其特征。
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