一种密度加权的加密恶意流量检测方法

本申请涉及网络安全技术领域，提供了一种密度加权的加密恶意流量检测方法。该方法中，对信息性度量样本集F进行量化处理，生成加密流量描述特征集A，并对加密流量样本集A进行降维，得到包含加密良性流量实例和加密恶意流量实例的加密流量样本集；然后，通过密度加权的查询策略和加密流量样本集对基于逻辑回归算法构建的逻辑回归检测模型进行训练，以对加密恶意流量进行检测。籍以，通过对样本的不确定性进行密度加权，构建轻量级训练集，利用少量标注实例使模型能够具有较高的性能，从数据层面实现TLS加密恶意流量的轻量化检测。