IDS恶意加密流量检测有效性评估方法研究  

作　　者：韩毅斌 宋经伟 张振威 吴碧莹 常凯 

机构地区：[1]中车信息技术有限公司

出　　处：《中国信息界》2025年第3期I0010-I0010,13-15,共4页Information China

摘　　要：引言 随着加密通信的广泛应用,IDS(入侵检测系统)在面对隐蔽性极强的攻击时,面临着严峻的挑战,开发有效的IDS检测方法,识别恶意加密流量,并评估其有效性,成为当前网络安全领域的重要课题。基于此,本文探讨了针对恶意加密流量的IDS(入侵检测系统)检测技术,主要包括基于流量特征、行为分析和深度学习的检测方法。同时,介绍了评估IDS检测有效性的标准和流程,包括检测率、假阳性率、精确率、召回率等性能指标的计算,并详细阐述了数据集准备、模型训练与验证以及性能比较分析等步骤。本研究旨在提高恶意加密流量检测的准确性与实时性,并提供系统的技术框架和方法指导。

关 键 词：流量特征 检测率 深度学习 IDS 恶意加密流量 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]