一种基于随机森林的僵尸网络恶意流量监测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110142127.7
IPC分类号：G06F21/56;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-02-02
申请人：
西南交通大学

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著录项信息

专利名称	一种基于随机森林的僵尸网络恶意流量监测方法
申请号	CN202110142127.7	申请日期	2021-02-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-14	公开/公告号	CN112800424A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F21/56 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F21/24 （转入G06F 21/60） G06F21/50 监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如处理器、固件或操作系统〔2013.01〕 G06F21/55 检测本地入侵或实施对策〔2013.01〕 G06F21/56 计算机恶意软件检测或处理，例如反病毒装置〔2013.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;2;1;/;5;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西南交通大学	申请人地址	四川省成都市金牛区二环路北一段111号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西南交通大学	当前权利人	西南交通大学
发明人	张笑然;闫连山;李赛飞;李洪赭
代理机构	成都信博专利代理有限责任公司	代理人	舒启龙

摘要

本发明公开了一种基于随机森林的僵尸网络恶意流量监测方法，具体为：数据收集过程用于收集包含网络流量的PCAP文件，经过数据预处理过程分类成数据流类型并且提取其包含的流统计特征，使用基于随机森林的Wrapper方法进行特征筛选，再利用筛选得到特征子集作为机器学习模型输入得到检测结果，最终实现恶意流量判断。本发明有利于快速、准确地检测识别加密流量中是否包含恶意流量类别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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