BUPT SCSS大三小学期 恶意加密流量包的机器学习分析项目.zip
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简介：
本项目为北邮SCSS学院大三学生在暑期学期完成的研究工作，旨在运用机器学习技术对恶意加密流量进行识别与分析，提升网络安全防护能力。
该项目是由北京邮电大学（BUPT）信息安全中心（SCSS）在大三小学期设立的一个实践项目，主要探讨机器学习技术应用于分析恶意加密流量包的方法。学生将通过本项目的实施深入了解网络安全领域，并掌握如何利用先进的算法识别网络中的潜在威胁。
为了更好地理解恶意加密流量的基本概念，我们需要知道互联网上的大部分通信都采用SSL或TLS协议进行加密处理，这些措施旨在保护用户隐私和数据安全。然而，在实际应用中，这种做法也给恶意行为者提供了掩护空间——由于加密的数据难以被传统网络安全工具解析，因此开发出能够有效识别潜在威胁的技术显得尤为重要。
机器学习在此扮演了关键角色：它帮助建立一种自动检测异常模式的模型。在该项目框架内，参与者将经历以下步骤：
1. 数据收集阶段，需要大量网络流量数据作为样本，包括正常与恶意加密通信实例。
2. 对所采集的数据进行预处理工作，如去除无关或无效信息，并可能需解密部分流量以提取有价值的特征。
3. 特征选择和构造过程是基于网络安全专业知识来完成的。此环节中会确定哪些因素有助于区分不同类型的网络流量。
4. 选定合适的机器学习算法（例如朴素贝叶斯分类器、决策树等）并利用训练集对其进行优化调整，以达到最佳性能表现。
5. 利用独立测试数据评估模型效果，并关注准确性、召回率等相关指标的表现情况。
6. 将经过充分验证的模型部署到实际环境中运行监控任务，并根据反馈信息不断改进算法。
在整个项目进程中，参与者将接触到Python编程语言及相关库（如Pandas和Scikit-learn）、网络抓包工具Wireshark以及加密技术。通过完成这一系列挑战性工作内容，学生不仅能够加深对机器学习理论的理解，还能积累宝贵的网络安全分析经验，为未来职业生涯奠定坚实基础。
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