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TLS协议恶意加密流量识别研究综述
文献摘要：
随着5G时代的来临,以及公众对互联网的认识日益加深,公众对个人隐私的保护也越来越重视.由于数据加密过程中存在着恶意通信,为确保数据安全,维护社会国家利益,加密流量识别的研究工作尤为重要.针对TLS流量详细的阐述,分析了早期识别方法的改进技术,包括常见的流量检测技术、DPI检测技术、代理技术以及证书检测技术.介绍了选取不同TLS加密流量特征的机器学习模型,以及无需特征选择的深度学习模型等诸多最新研究成果.对相关研究工作的不足进行总结,并对未来技术的研究工作和发展趋势进行了展望.
文献关键词：
5G时代;个人隐私;恶意流量;数据安全;TLS加密流量识别
中图分类号：
作者姓名：
康鹏;杨文忠;马红桥
作者机构：
新疆大学 信息科学与工程学院,乌鲁木齐 830046;新疆大学 信息科学与工程学院 新疆维吾尔自治区多语种信息技术重点实验室,乌鲁木齐 830046
文献出处：
引用格式：
[1]康鹏;杨文忠;马红桥-.TLS协议恶意加密流量识别研究综述)[J].计算机工程与应用,2022(12):1-11
A类：
B类：
TLS,恶意加密流量,加密流量识别,益加,个人隐私,数据加密,国家利益,早期识别,改进技术,流量检测,DPI,流量特征,机器学习模型,特征选择,深度学习模型,未来技术,恶意流量
AB值：
0.29155
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