基于混合神经网络的恶意加密流量识别方法
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摘要：传统的针对网络恶意加密流量识别方法在实际应用中，受到人为经验干预较大，影响恶意加密流量识别的结果。文章提出一种基于混合神经网络的恶意加密流量识别方法。首先对流量数据进行预处理，将其中的时间戳、端口号作为分类依据进行分组，通过流量特征提取算法和分类器构建混合神经网络模型，分析PCAP网络加密流的文件形式，模型经过预处理和训练之后，将提取特征输入神经网络第二层中进行识别，通过优化模型内部的识别算法，利用分类器输出结果进行检测，得到最终的恶意加密流量识别结果。（剩余5207字）
