【摘 要】
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随着加密流量的普遍应用，许多恶意软件开始隐藏在传输层安全协议（Transport Layer Security,TLS）流量中传输恶意消息，对通信安全造成严重威胁，因此对TLS恶意加密流量进行识别，对打击网络犯罪有着重要意义。通过对恶意和正常加密流量的会话和协议进行分析，在传统会话统计特征的基础上，提取出握手特征和证书特征，在单一特征和多特征条件下对恶意加密流量进行识别，证明了多特征的方法能显著提
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随着加密流量的普遍应用，许多恶意软件开始隐藏在传输层安全协议（Transport Layer Security,TLS）流量中传输恶意消息，对通信安全造成严重威胁，因此对TLS恶意加密流量进行识别，对打击网络犯罪有着重要意义。通过对恶意和正常加密流量的会话和协议进行分析，在传统会话统计特征的基础上，提取出握手特征和证书特征，在单一特征和多特征条件下对恶意加密流量进行识别，证明了多特征的方法能显著提升识别效果。此外，为解决单一的机器学习方法泛化能力弱的问题，提出了一种基于Stacking的网络恶意加密流量识别方法，所提模型分类ROC曲线下方的面积（Area Under Curve,AUC）和召回率分别达到99.7%和99.1%，在公开数据集上与XGBoost等其他4种算法对比证明，所提算法性能有明显提升。
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