创新检测方案：数据分类如何精准狙击恶意加密流量？
编者荐语
您是否担忧加密流量中潜藏的安全风险？随着互联网全面加密，恶意流量检测已成网络安全核心挑战。本文介绍一种创新检测方法，基于数据分类，通过随机森林和Pearson相关系数筛选关键特征，融合K-means聚类与CNN-BiGRU模型，显著提升检测准确率。该方法高效突破传统局限，为网络安全注入新动能。立即探索，掌握前沿技术！
华漫 , 王昭 , 庄建勋 . 基于数据分类的恶意加密流量检测方法[J]. 信息安全与通信保密 ,2025(1):67-77.
摘 要
为精准打击加密流量中的恶意行为，针对传统方法特征提取弱、区分度低等痛点，本研究提出基于数据分类的检测策略。该模型先用K-means对流量聚类，再结合CNN与BiGRU深度学习模型，通过优化卷积位置强化特征提取，同步捕获流量的空间与时间特征，实现恶意流量的高效二分类。实验表明，相比CNN、LSTM等单一模型及SVM、逻辑回归等传统方法，本策略在精确率、召回率和F1值上全面提升，准确率达96.78%，展现强大实战能力。
论文结构
0 引 言
1 相关模型介绍
1.1 K-means聚类算法
1.2 卷积神经网络
1.3 门控循环单元
2 模型方法设计
2.1 特征选择
2.2 特征预处理
2.3 模型构建
3 实验结果与分析
3.1 实验环境
3.2 实验数据
3.3 实验结果分析
3.4 评价指标及结果对比分析
4 结 语
作者简介
华漫（1976—），硕士，教授，研究方向包括计算机视觉、网络空间安全、民航信息安全与人工智能；王昭（2000—），硕士，聚焦网络安全与机器学习；庄建勋（2000—），硕士，同样专攻网络安全与机器学习。
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