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针对网络恶意软件威胁日益严重等问题,研究了恶意软件常采用的通信方式——隧道技术,并提出了一种基于C4.5的HTTP隧道检测算法.该算法采用决策支持树算法C4.5提取网络流特征字段,根据特征字段生成训练数据建立HTTP隧道分类的决策树检测模型,采用该分类模型检测HTTP隧道流,为检测恶意软件提供依据.实验结果表明,与同类算法相比,该算法不依赖样本空间的分布,能准确地检测HTTP隧道流,具有良好的有效性和稳定性. 相似文献
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