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申请/专利权人：积至(海南)信息技术有限公司
摘要：本发明提供一种基于双层随机森林的DoH恶意隧道流量检测方法。所述基于双层随机森林的DoH恶意隧道流量检测方法包括以下步骤：S1、流量数据进入系统时，数据预处理模块会对数据进行预处理，提取出流量中的HTTPS流量，并除去HTTPS中的噪声流量；S2、特征提取和选择模块提取流量中包级别特征与流级别特征，并且进行量化方便分析与处理，然后使用基于信息熵和基尼指数的特征重要性对特征进行排序筛选；S3、DoH流量识别模块使用RandomForest和1D‑CNN两种机器学习分类器，将筛选后的特征匹配到相应的分类器中。本发明提供的基于双层随机森林的DoH恶意隧道流量检测方法，能够实时检测到恶意DoH流量，深入识别DoH恶意隧道流量，对DoH流量的检测率较高，误报率较低。
主权项：1.一种基于双层随机森林的DoH恶意隧道流量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、流量数据进入系统时，数据预处理模块会对数据进行预处理，提取出流量中的HTTPS流量，并除去HTTPS中的噪声流量；S2、特征提取和选择模块提取流量中包级别特征与流级别特征，并且进行量化方便分析与处理，然后使用基于信息熵和基尼指数的特征重要性对特征进行排序筛选；S3、DoH流量识别模块使用RandomForest和1D-CNN两种机器学习分类器，将筛选后的特征匹配到相应的分类器中，并识别出HTTPS流量中的DoH流量，并采用软投票的方式得到最终的分类结果；S4、恶意DoH流量检测模块结合包级别特征，流级别特征，使用RandomForest机器学习分类器学习不同类型的恶意DoH流量，输出DoH流量的分类结果，是否为恶意DoH流量，并细粒度区分到恶意DoH流量生成工具。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 积至(海南)信息技术有限公司 一种基于双层随机森林的DoH恶意隧道流量检测方法
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