2、基于集成学习的加密恶意流量检测

基于集成学习的加密恶意流量检测

1. 特征列表

在加密恶意流量检测中，特征的提取至关重要。以下是详细的特征列表，分为统计特征和协议特征两类：
| 特征描述 | 特征类别 |
| — | — |
| 上行数据包长度序列 | 统计特征 |
| 下行数据包长度序列 | 统计特征 |
| 上行应用层数据包长度序列 | 统计特征 |
| 下行应用层数据包长度序列 | 统计特征 |
| 加密警报数据包数量 | 协议特征 |
| SSL 客户端问候数据包数量 | 协议特征 |
| 客户端提供的密码套件数量 | 协议特征 |
| 非 CA 证书的最大生命周期 | 协议特征 |
| 客户端问候扩展数量 | 协议特征 |
| 服务器问候扩展数量 | 协议特征 |
| 证书是否为自签名 | 协议特征 |
| 证书的最大生命周期 | 协议特征 |
| 最大证书链长度 | 协议特征 |
| 第一个服务器证书所有者的名称 | 协议特征 |
| 客户端提供的第一个密码套件的序列号 | 协议特征 |
| 客户端提供的第二个密码套件的序列号 | 协议特征 |
| 客户端提供的第三个密码套件的序列号 | 协议特征 |
| 服务器提供的第一个密码套件的序列号 | 协议特征 |
| 服务器提供的第二个密码套件的序列号 | 协议特征 |
| 服务器提供的第三个密码套件的序列号 | 协议特征 |
| 第一个证书的长度 | 协议特征 |
| 第二个证书的长度 | 协议特征 |
| 第三个证书的长度 | 协议特征 | <