基于机器学习的恶意加密流量检测平台Python代码包（含模型、注释及项目文档）.zip

简介：
本资源提供一个基于机器学习的恶意加密流量检测平台的Python代码包，包含预训练模型、详细注释和完整项目文档。 【资源说明】本项目为基于机器学习的恶意加密流量监测平台源码包（包含Python代码、模型及详细注释），适合计算机及相关专业的学生或从业者作为课程设计、大作业等使用，具有较高的参考价值。 背景介绍：近年来随着HTTPS协议的广泛应用，通过加密通信进行网络攻击的比例也在增加。当前几乎所有的恶意软件都采用了加密技术来实施各种类型的攻击行为，包括但不限于特洛伊木马、勒索软件、感染式病毒和蠕虫病毒等；其中尤以特洛伊木马与下载器类恶意软件家族最为常见。 【模型训练】 1. 进入traffic_platform目录； 2. 执行命令 `python -m traffic_platform.train_test.main --train --update_goodset=True --update_badset=True` 来进行模型的训练过程，其中参数分别代表加载并更新良性流量数据集和恶意流量数据集。 【模型预测】 1. 进入traffic_platform目录； 2. 执行命令 `python -m traffic_platform.train_test.main --predict` 可直接使用已训练好的模型对未知加密通信进行实时检测与分类操作，无需再次执行训练过程。 基于Flask的流量监测平台： 1. 进入traffic_platform目录； 2. 使用命令 `python -m traffic_platform.web_platform.runserver` 启动Web界面供用户查看和管理相关数据及结果。