摘要：随着加密通信的普及，恶意攻击者利用加密流量隐藏活动，传统基于签名和规则的检测方法面临挑战。机器学习为恶意加密流量检测提供了新解决方案。综述了监督学习、非监督学习、深度学习和集成学习在该领域的应用。监督学习通过标记数据识别已知攻击，非监督学习在未标记数据中发现新
摘要：随着加密通信的普及，恶意攻击者利用加密流量隐藏活动，传统基于签名和规则的检测方法面临挑战。机器学习为恶意加密流量检测提供了新解决方案。综述了监督学习、非监督学习、深度学习和集成学习在该领域的应用。监督学习通过标记数据识别已知攻击，非监督学习在未标记数据中发现新型攻击模式，深度学习提升了在大数据环境中的特征提取能力，而集成学习则通过模型融合增强系统鲁棒性。研究表明，机器学习显著提高了恶意行为识别的准确性，特别是在复杂数据特征提取和新攻击模式发现方面。
关键词：加密流量识别；机器学习；加密流量；恶意行为识别；集成学习
中图分类号：TP181/TP393.0 文献标志码：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245979
中文引用格式：田睿，张雅勤，董伟，等. 机器学习在恶意加密流量检测中的应用及研究[J]. 电子技术应用，2025，51(4)：1 -11.
英文引用格式： Tian Rui，Zhang Yaqin，Dong Wei，et al. The application and research of machine learning in malicious encrypted traffic detection[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(4)：1 -11.
The application and research of machine learning in malicious encrypted traffic detection
Tian Rui1，2，Zhang Yaqin1，2，Dong Wei1，2，Li Zhicheng1，2，Feng Zhi1，2(1.The Sixth Research Institute of China Electronics Information Industry Group Corporation Limited， Beijing 100083， China；2.North China Research Institute of Computer System Engineering， Beijing 100083， China)
Abstract：With the widespread use of encrypted communication, malicious attackers increasingly exploit encrypted traffic to conceal their activities, posing challenges to traditional signature-based and rule-based detection methods. Machine learning provides a novel solution for detecting malicious encrypted traffic. This paper reviews the applications of supervised learning, unsupervised learning, deep learning, and ensemble learning in this domain. Supervised learning identifies known attacks using labeled data, while unsupervised learning uncovers new attack patterns in unlabeled data. Deep learning enhances feature extraction capabilities in large-scale data environments, and ensemble learning strengthens system robustness through model fusion. The findings indicate that machine learning significantly improves the accuracy of malicious behavior detection, particularly in complex feature extraction and the identification of new attack patterns.
Key words：encrypted traffic recognition；machine learning；encrypted traffic；malicious behavior detection；ensemble learning
0 引言
随着数字化发展，网络安全成为全球重要挑战，尤其是加密流量中的恶意行为识别。机器学习在加密流量检测中展现出重要应用。本文综述了监督学习、非监督学习、深度学习和集成学习在恶意加密流量分析中的应用，探讨其对网络安全的影响。首先，分析监督学习（如决策树、SVM、随机森林）在标注数据集上的模式识别能力及其优劣；接着讨论非监督学习（如K均值、层次聚类）在无标签环境中的异常检测；然后研究深度学习（如CNN、RNN）在时间序列分析中的优势，通过自动提取特征提升检测性能；最后评估集成学习（如随机森林、AdaBoost）结合多模型提升检测精度和鲁棒性。
1 恶意加密流量概述
加密流量是通过加密技术保护内容免受未经授权访问的网络通信，是数据传输安全和隐私的核心。常见协议如TLS、SSL和VPN广泛用于金融交易、个人通信及企业数据传输。当加密技术被恶意利用时，形成恶意加密流量，通过加密通道隐藏恶意活动，如传输恶意软件、窃取数据或进行勒索通信。其隐蔽性使传统网络监控和威胁检测难以应对。传统的恶意加密流量检测技术（如元数据分析和沙箱技术）因依赖已知攻击模式和固定特征，难以应对加密技术普及和威胁隐蔽性增加的挑战。相比之下，机器学习凭借其自动学习复杂模式的能力，能有效检测已知威胁并发现未知攻击，显著提升检测效率和精度。接下来将探讨监督学习、非监督学习、深度学习和集成学习在此领域的应用与优势。
2 监督学习模型在加密流量分析中的应用
监督学习通过标注数据训练模型，分析流量模式和非内容特征识别恶意行为，弥补传统检测不足。常用模型包括决策树、SVM、随机森林、逻辑回归和K-NN，应用详见表1 。
表1 监督学习模型描述与适用场景
模型描述适用场景决策树构建树状规则分类，易于解释高可解释性分类任务SVM优化决策边界，适应高维数据高维复杂数据分类随机森林多决策树投票，提升精度与稳定性大数据集，高准确性需求逻辑回归估计概率，适用于二分类问题概率输出及可解释性需求K-NN最近邻分析，进行分类或回归小数据集，灵活模型2.1 决策树
2.1.1 决策树算法概述
监督学习通过标注数据集训练模型，利用非内容特征（如流量模式、数据包大小、通信频率等）有效识别加密流量中的恶意行为，弥补传统内容检测的不足。常用模型如决策树、SVM、随机森林等，可精准区分正常与异常流量，提升网络安全防护。
2.1.2 在加密流量检测中的应用
决策树算法在加密流量识别中表现出色，能够从加密数据的非内容特征（如数据包大小、时间间隔等）中提取模式。以下是决策树在不同加密流量分类场景中的应用。
(1)文献[1]使用J48决策树分析网络流量，成功识别复杂网络异常行为，突破了传统基于明文特征的方法，展示了决策树在加密流量处理中的高效性。
(2)CART决策树在实时数据包分析和深度包检查（DPI）中表现出色，能在保持99.9%准确率的同时显著降低计算成本[2]。
(3)研究探讨了随机森林和AdaBoost在硬件优化中的应用，通过硬件映射显著减少了逻辑单元（LUTs）和块随机存储器（BRAMs）的使用，从而提高了决策树在高速网络中的处理效率和资源利用率[3]。
(4)一种基于多决策树聚合的流量分类方法被提出，该方法在提高P2P与非P2P流量分类精度的同时，显著降低了计算复杂度，特别在加密和匿名P2P流量处理中表现优异[4]。
2.2 支持向量机（SVM）
2.2.1SVM及其变体（线性、核函数）的概念
支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于分类和回归。其核心思想是在高维空间中构建最大间隔超平面，实现数据的最佳分离。线性SVM通过优化超平面的法向量和截距来最大化类别间间隔；非线性问题则通过核技巧将数据映射到高维空间，使其线性可分。
2.2.2SVM在加密流量检测中的应用
研究表明，通过SVM分析TLS记录的大小和方向，可有效识别恶意加密流量。在假阳性率（FPR）方面，SVM优于深度学习方法，适合无需解密流量的快速威胁检测[5]。文献[6]结合PCA与SVM，通过过采样和欠采样解决数据不平衡，并利用PCA进行特征降维，显著提升加密流量分类精度，尤其在区分VPN与非VPN流量时表现优异。此外，研究表明，SVM在恶意加密流量检测中具有较高敏感度和低误报率，展现出特征选择和模型训练的优势[7]。通过区分SSH与Skype加密流量，SVM无需依赖IP地址、端口号或有效载荷，体现出较强的泛化能力[8]。此外，SVM在分析加密流量中的数据包长度等IP层信息时，比高斯混合模型（GMM）更高效且准确，可推断应用程序类型[9]。2.3 随机森林
2.3.1 随机森林的概述
随机森林是一种集成学习方法，通过自助采样构建多个子集，训练决策树并随机选择特征分裂，最终通过投票（分类）或平均值（回归）聚合预测。它有效减少过拟合，提升泛化能力，优于单棵决策树。
2.3.2 在加密流量检测中的应用
随机森林通过分析加密流量特征（如数据包大小、时间间隔、协议类型）有效识别恶意流量，克服传统检测的局限，能处理高维交互模式并适应动态网络环境，进行持续流量分类。
(1) 随机森林分析企业VPN流量特征（如IP、端口、持续时间、数据包）并应用于“Tractor”系统，成功区分正常与异常流量，提高网络安全防护[10]。
(2) DF-IDS结合随机森林和额外树算法，将流量转为二维图像输入深度学习分类器，提升多类别分类精度，特别适用于不平衡的小数据集[11]。
(3) Zhang等[12]提出加权信息增益和混合采样优化类别平衡，显著提高恶意流量识别率，较K-NN和C4.5算法表现更优。
(4) 结合NLP和TF-IDF从流量中提取特征并用随机森林分类器，提高恶意流量检测准确性，尤其在高维数据处理中优于传统方法[13]。
(5) 二次投票增强的随机森林模型通过再评估分类结果，提升加密流量分类准确性，在ISCX VPN-NonVPN数据集上提高5%的准确率[14]。
(6) 基于TLS特征的恶意加密流量检测利用TLS扩展、密码套件和证书类型等特征，构建随机森林模型，在MFCP数据集上显著提高召回率和准确度[15]。
2.4 逻辑回归
2.4.1 逻辑回归算法概述
逻辑回归是一种高效的二分类方法，预测输出为0 到1的概率，适合大规模数据，便于风险评估，且可扩展至多分类问题。
2.4.2 在加密流量检测中的应用
逻辑回归广泛用于加密流量检测。在KDD-Cup 1999数据集分析中，多项式逻辑回归将误分类率从35.7%降至18.9%[16]，并结合混沌特征有效检测网络异常。它在提高准确性、处理多分类和模型整合方面表现突出。(1)恶意机器人流量检测：研究在Bro框架下使用逻辑回归，通过通信大小、频率和持续时间等特征识别恶意流量，结果在F1 分数、准确率和AUC等指标上表现出色，特别在高召回率下表现突出，适用于大规模自动化检测[17]。(2)改进的逻辑回归模型引入正则化和时间窗特征，提高了低速率DoS攻击检测能力，尤其在低频攻击识别中，准确率和召回率高于传统方法[18]。
(3)网络流量预测：研究提出基于逻辑回归的预测方法，通过历史数据和最小二乘法优化参数，提升预测准确性，适用于流量预测和管理优化[19]。
(4)加密流量分类：研究提出结合自动编码器和卷积神经网络的分类方法，通过学习数据包长度和间隔时间等特征，提升了高维数据处理和分类准确性，支持流量监控与管理[20]。
2.5K-最近邻（K-NN）
2.5.1K-最近邻算法概述
K-最近邻（K-NN）是一种基于实例的学习算法，通过计算样本与K个最近邻的距离进行分类或回归。分类时，使用“投票”机制确定类别。该算法无需训练，但计算复杂度高、存储需求大，且对数据不平衡敏感，限制了其在大规模数据中的应用。
2.5.2 在加密流量检测中的应用
文献[21]采用K-NN算法基于17 个特征实现了加密流量的实时分类，有效区分BitTorrent P2P和Skype流量，并在Cisco平台上验证了其高准确性，突显K-NN在资源受限环境中的高效性与实用性。
基于包长度统计的K-NN能识别IoT设备和活动，保护隐私并简化特征提取，适合资源受限环境中的实时分类[22]。结合K-NN和K-均值的混合方法通过提取流量特性和缓存机制提高性能，用于实时网络分析[23]。综上，各种监督学习算法在加密流量检测中各具特色。表2系统总结了监督学习算法的优势、局限及其在不同数据规模和网络环境中的适用性，为模型选择提供参考。表2 监督学习算法在加密流量检测中的优势、劣势与适用性比较
算法优势劣势网络状态适用性数据集规模适用性适用场景决策树揭示特征贡献，直观分析特征重要性；适合初步模型开发；适应复杂特征需正则化或调参改善泛化能力；噪声易影响分类结果适用于单一流量类型适合特征少、数据量适中的场景特征分析、快速建模支持向量机（SVM）核函数映射高维，适合多特征流量；对边缘样本敏感，检测精确高维数据训练耗时；需精调核函数和参数适用于特征复杂多变适合特征多但数据量适中的场景异常检测、高维分析随机森林集成多树，降低过拟合；投票机制提升鲁棒性；高维适配：适合多特征分类生成多树成本高；难以直观评估单特征贡献适合多特征高维网络处理大数据量效果优异大规模检测、多类型分析逻辑回归适合资源受限场景；回归系数直观反映特征重要性；识别重要特征，提升效率难以捕捉非线性关系；需优质特征支持适合特征固定场景适合特征选择和初步优化特征筛选、基准测试K-最近邻（K-NN）适应特征分布多样性；捕捉复杂局部关系大数据预测效率低；易受噪声影响分类准确性适合小型、稳定场景需优化大数据集效率小规模分类、相似性分析3 非监督学习模型在加密流量分析中的应用
非监督学习无需预标注，通过探索数据模式识别异常，适合未知攻击类型。主要方法包括聚类、异常检测、关联规则学习，核心特征为分组相似数据、降维和异常识别。表3 对比了相关算法。
表3 非监督学习模型关键方法
方法算法示例主要用途应用实例聚类K-均值、层次聚类、DBSCAN识别自然分类和异常行为网络行为分析，识别DDoS攻击异常检测孤立森林、One-Class SVM、LOF检测数据中的异常点识别未授权访问和异常数据传输关联规则学习Apriori、FP-Growth发现数据项之间的关联规则从网络日志中识别恶意行为模式3.1K-均值聚类在加密流量检测中的应用
3.1.1K-均值聚类算法概述
K-均值聚类是一种无监督学习算法，通过最小化数据点与簇中心的距离，将数据划分为K个簇，广泛应用于数据分析和模式识别。算法以随机初始化质心为起点，迭代分配数据点并更新质心，直至收敛或达到最大迭代次数。
3.1.2 应用实例与案例研究
(1)K-均值聚类广泛应用于网络流量异常检测，能有效区分正常流量与潜在入侵，尤其在检测零日攻击等未知威胁时表现优异[24]。(2)文献[25]利用K-均值聚类识别BitTorrent协议的加密P2P流量，通过定位流量集群中心区分正常与恶意流量，优化了网络资源分配与安全防护。
(3)改进的K-均值算法优化了聚类中心选择和迭代阈值，提升了加密流量分类准确性和系统性能，尤其在应对数据变异性方面表现优异[26]。
(4)研究表明，K-均值聚类无需依赖端口号和有效载荷，通过学习流量行为模式提高分类准确性，实验结果显示分类准确率超过90%[27]。
3.2 层次聚类在加密流量分析中的应用
3.2.1 层次聚类方法概述
层次聚类(Hierarchical Clustering)通过构建树状结构对数据进行分层聚类，无需预先指定簇数，适用于需要层次信息的场景。如表4 所示主要有两种方法：凝聚层次聚类（Agglomerative），从每个数据点开始逐步合并；分裂层次聚类（Divisive），从整体簇开始逐步细分。
表4 层次聚类的主要方法
类型方法描述常用策略/距离度量凝聚聚类自底向上每个点初始为独立簇，逐步合并最相似的簇，直至形成一个簇或达到停止条件单链接（最近点）、完全链接（最远点）、平均链接（平均距离）、质心链接（簇中心）分裂聚类自顶向下初始为整体簇，逐步分裂为更小的簇，直至每个簇只含一个点或达到停止条件基于不相似度（选择最不相似的点进行分裂）层次聚类逐步合并数据点形成结构，每点初始为独立群组，合并高度表示相似度。它适用于复杂结构的大型数据集，灵活调整粒度，提供多层次结果。
3.2.2 应用于加密流量的层次聚类
层次聚类在加密流量分析中表现优秀，能无监督地分类数据并揭示结构。结合多目标遗传算法（MOGA）进行特征选择与分类，实验显示检测率超过90%，误报率低于1%。此外，层次聚类与自然语言处理、深度学习结合，成功识别未知视频流行为，突破了传统方法局限[28]。
(1)层次聚类（AHC）在无线接入网络中，通过基站特征无监督分类加密流量，按服务类别划分连接，准确识别新服务，验证了其在移动网络中的高效性[29]。
(2)遗传优化与层次聚类结合，通过多目标遗传算法（MOGA）优化特征选择和聚类数量，提升动态网络流量分析准确性[30]。
(3)基于层次聚类的流量数据缩减方法合并相似数据，减少处理复杂性，提升大规模流量检测效率[31]。
(4)结合改进密度峰值聚类算法（DPC-GS-MND）与三阶段分层采样（THS-IDPC），通过分层聚类与采样提高加密恶意流量检测准确性与效率[32]。
3.3 孤立森林在未监督学习环境中加密流量的应用
3.3.1 孤立森林（Isolation Forest）算法介绍
孤立森林是一种高效的异常检测算法，适用于加密流量的异常点识别。通过递归划分数据，异常点通常表现为较短的树路径。算法通过孤立树和路径长度确定异常评分，路径短则异常可能性高，快速精准地检测异常流量。
3.3.2 应用实例和研究成果
(1)孤立森林在加密流量的网络分类与异常检测中表现优异，能显著提升恶意流量检测的准确性，具有良好的实时监控潜力[33]。
(2)雾计算中的入侵检测结合自编码器与孤立森林，提升了异常检测的准确性与实时性[34]，验证了深度学习与集成学习结合在网络安全中的高效性。
(3)孤立森林被应用于企业Wi-Fi流量监控，能有效识别正常与异常流量，特别在加密流量和安全威胁检测中表现出色，实验表明其在大规模数据处理中高效且准确[35]。
(4)文献[36]提出的OADSD框架基于孤立森林，结合动态特征提取和演化模型，提升了SD-WAN环境下恶意流量检测准确性（提升60%）并能有效检测多种攻击。
3.4DBSCAN在加密流量分析中的应用
3.4.1DBSCAN概述
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，能够识别任意形状的簇并区分噪声点。核心概念包括核心点（ε邻域内点数≥MinPts）、边缘点（在核心点邻域内但点数不足MinPts）和噪声点（非核心点或边缘点）。算法步骤为：标记核心点，扩展聚类，将边缘点分配到聚类，未归属点标记为噪声。通过调整ε和MinPts，DBSCAN灵活探索高密度区域聚类。
3.4.2 在加密流量检测中的应用
DBSCAN作为基于密度的聚类算法，无需预设簇数，能自动发现数据群组，在加密流量检测中展现优势。研究表明，它在识别SSL/TLS加密流量和异常通信（如僵尸网络、数据泄露）中表现优异，提高了分类准确性和加密通信检测能力[37]。本文将探讨其在加密流量分类中的应用。
(1)DBSCAN结合半监督聚类对TLS流量进行预处理，有效区分良性与恶意通道，避免预设簇数限制并处理噪声，减轻入侵检测负担。实验表明，该方法成功识别65.37%的良性TLS通道，展现高效性[38]。
(2)基于DBSCAN的在线密度聚类算法（OLDBSC）通过统计特征实时分类加密流量，适用于识别未知加密应用。研究表明，该方法通过核心对象密度聚类，提高了识别准确性和效率，无需依赖数据包载荷[39]。
(3)基于DBSCAN的Tor流量识别无需预设簇数，能根据数据密度自动分类Tor流量，展现了在网络监控和匿名通信检测中的应用价值[40]。
(4)DBSCAN在流量分类中表现优异，能自动发现基于密度的簇，适用于形状不规则和密集数据集。与其他算法相比，DBSCAN在加密流量和动态端口识别中提供更低误差率和更高灵活性，提升了网络管理与监控效率，适合自动化流量分析和异常检测[41]。
表5总结了非监督学习在加密流量检测中的优势、劣势及在不同网络状态下的表现。
表5 非监督学习算法在加密流量检测中的优势、劣势与适用性比较
K-均值聚类计算效率高，适用于大规模数据集，且对特征分布均匀的数据效果较好对初始值敏感，易受簇中心影响；需预设簇数，难以适应数据变化适用于流量模式稳定的网络环境适合中到大规模数据集固定模式识别、流量聚类分析层次聚类无需预设簇数，能根据数据层次结构自动确定；提供良好的可视化（树状图）计算复杂度高（O(n²))，不适合大规模数据；对噪声和异常值敏感适用于特征分布均匀且变化较小的网络适合小规模数据集小规模数据的分层聚类、模式发现孤立森林抗噪能力强，鲁棒性高；适用于高维复杂数据集仅适用于异常检测，无法识别常规模式；模型可解释性较差适合高变异和动态变化的网络环境适合高变异和动态变化的网络环境异常流量检测、攻击检测、异常模式分析DBSCAN无需预设簇数，适应不同数据密度变化；鲁棒性强，能有效处理噪声数据对参数敏感，参数选择不当影响效果；对密度变化大的数据表现不佳适合密度不均的复杂网络环境适合中小规模数据集异常检测、密度聚类、复杂模式识别4 深度学习技术在恶意加密流量识别中的应用
随着加密通信普及，传统方法因依赖预定义特征和人工参数在恶意流量识别中受限。深度学习通过自动提取复杂特征，特别适合非线性问题，在识别DDoS、僵尸网络和APT攻击等恶意加密行为中表现优越。
4.1 卷积神经网络（CNN）
4.1.1 卷积神经网络（CNN）概述
卷积神经网络（CNN）是专为空间关联数据设计的深度学习架构，通过卷积层、池化层和全连接层高效提取特征。其局部连接与权重共享机制降低复杂度，广泛用于图像、语音和自然语言处理。卷积层提取边缘、颜色等特征，池化层下采样降低维度并增强鲁棒性，全连接层完成分类或回归任务。
4.1.2CNN在网络安全中的适应性
CNN在网络安全中因自动特征提取和对高维数据的适应性表现优异。无需人工特征工程，CNN能高效区分正常与恶意流量，并通过成本敏感学习提升少数类恶意流量识别能力。ISCX VPN-nonVPN数据集实验表明，CNN显著提升流量分类准确性和防护能力[42](1)结合CNN和堆叠自编码器（SAE）的框架，通过CNN提取特征、SAE弥补信息丢失，实验显示F1 分数为0.98，显著提升分类精度[43](2)一维CNN（1D-CNN）在端到端加密流量分类中表现优秀，集成特征提取与分类，处理效率提高，在ISCX VPN-nonVPN数据集上优于现有方法[44](3)将网络流量转为图像格式并结合CNN分类，提升加密流量检测性能，CNN实现97.73%的F1 分数，验证图像化处理的有效性[45]。(4)文本CNN将流量视为文本序列处理，捕捉局部特征，解决类不平衡问题，提升分类准确性[46]。
(5)Yang等提出结合自编码器与CNN用于TLS/SSL加密流量分类，结合数据包长度和时间间隔提高分类精度，优于传统方法[20]。
4.2 循环神经网络（RNN）在加密流量分析中的应用
4.2.1 循环神经网络（RNN）概述
循环神经网络（RNN）通过内部循环机制保留前一时刻的状态信息，使模型能够在处理当前输入时考虑历史数据。RNN的核心单元接收当前输入和前一时刻的隐藏状态，计算新的隐藏状态并传递给下一个时间步，广泛应用于时间序列分析、语言建模和序列预测等任务。
4.2.2RNN在网络安全中的适应性和应用
RNN因其优越的序列数据处理能力，在网络安全威胁检测中表现突出。例如，Blatta系统利用RNN分析应用层前几个字节，检测率达97.57%，误报率1.93%[47]。RNN通过捕捉时间依赖性支持早期威胁检测，并有效处理不均衡数据，已成为实时监控和攻击识别的重要工具。
(1)ERNN通过会话门提高对包丢失和重传的适应性，16%异常数据包情况下准确识别98.63%加密入侵流量，稳定检测97%以上的恶意软件流量[48]。
(2)I2RNN直接从会话序列学习特征，避免手工设计，具备增量学习能力，适应新流量并提供可解释决策，表现优异[49]。(3)RNN（包括LSTM和GRU）在流量预测中优于传统统计方法，提升流量、协议和分布预测准确性，为网络安全分析提供新工具[50]。
(4)Tree-RNN通过树形结构处理大规模分类任务，ISCX数据集验证其优越性，短时间内显著提高精度和召回率，展示了在网络流量监控中的应用价值[51]。
4.3 长短期记忆网络（LSTM）在加密流量中的应用
4.3.1 长短期记忆网络（LSTM）
长短期记忆网络（LSTM）是改进的递归神经网络（RNN），通过输入门、遗忘门和输出门解决了梯度消失问题，有效捕捉长期依赖关系。LSTM广泛应用于加密流量分析和网络异常检测，显著提升了性能与准确性。
4.3.2 在加密流量分析中的应用和案例研究
(1)暗网流量检测与分类:改良的CNN-LSTM模型结合CNN的特征提取与LSTM的时间序列分析，成功识别和分类暗网流量，达到96%的准确率[52]，展现了LSTM在动态网络流量分析中的优势。
(2)加密流量分类:CNN-LSTM模型通过结合CNN提取数据包空间特征和LSTM分析时间序列变化，显著提高了加密流量分类的准确性，优于现有方法[53]。
(3)基于图神经网络流量分类:图神经网络（GNN）模型通过将流量数据映射为图结构，有效保留了数据间的关系信息，且在多个性能指标上超越了传统方法，展示了其在加密流量分类中的优势[54]。
(4)基于Inception-LSTM的流量服务识别:Inception-LSTM模型[55]通过将流量数据转换为灰度图像，并结合Inception模块增强LSTM，成功解决了类别不平衡问题，实现了超过98%的加密流量服务识别准确率。
(5)基于注意力机制的加密流量识别:Yao等[56]结合LSTM与注意力机制，提高了加密流量分类准确性，模型通过强化关键时间序列特征学习，达到了91.2%的分类准确率。
(6)结合转移学习的加密流量分类模型:tCLD-Net模型结合卷积神经网络、LSTM和转移学习，通过利用预训练模型加速特征学习，能够在样本较少的情况下仍实现86%的分类准确率，显著提升加密流量分类的效率与有效性[57]。
表6总结了深度学习算法在加密流量检测中的优势、劣势及适用场景，为算法选择提供参考。
表6 深度学习算法在加密流量检测中的优势、劣势与适用性比较
算法优势劣势网络状态适用性数据集规模适用性CNN能够自动提取有效特征，减少手工特征工程需求；具有较强的局部感知能力对时序数据适应性差难以捕捉长时依赖，训练需要大量标注数据静态流量分析场景，适用于特征空间变化较小的环境大规模数据集RNN具备处理时间序列数据的能力，能建模时序特征及动态变化；适合捕捉短期依赖关系存在梯度消失问题，影响长序列建模；训练复杂且时间成本较高适用于时序性强但短期变化较小的流量分析中小规模数据场景LSTM通过门控机制有效解决长时依赖问题，适合捕捉长时间跨度的动态特征；对网络状态动态变化有较强适应性计算复杂度高，包含多层门控机制，导致训练速度较慢；网络结构和超参数调优难度较大长期依赖性分析场景和流量动态变化明显的环境适合大规模数据、长时间跨度的数据集5 集成学习方法
集成学习通过融合多个模型提升恶意加密流量检测的准确性和鲁棒性，主要包括Boosting（顺序训练难预测样本）、Stacking（结合模型结果训练元模型）和Bagging（不同子集训练减少方差）。相比单一方法，集成学习提高精度，减少误报与漏报，增强应对多样化攻击的能力，展现显著网络安全优势。
5.1Bagging
5.1.1Bagging介绍
Bagging通过在随机子集上独立训练多个模型，并聚合结果（回归用平均，分类用投票），提高准确性和稳定性，减少方差，抑制过拟合。随机森林是其典型应用，广泛用于各种任务。
5.1.2 在加密流量识别中的应用
在加密流量监控与分析中，Bagging技术因提升模型稳定性和准确性而广泛应用。以下研究展示了其在加密流量分类中的成效：
(1)MLTAT系统结合深度数据包检查（DPI）与机器学习，采用Bagging方法整合多个决策树，特别是在随机森林中应用。在10 Gb/s传输速率下，该系统保持约90%的分类准确率，验证了Bagging在高速网络中的有效性[21]。
(2)Tor流量识别：Almubayed等[58]通过Bagging方法结合随机森林等监督学习算法，构建多个决策树并聚合预测，显著提高了分类准确性、稳定性，降低了方差和过拟合风险，同时增强了模型的泛化能力。
(3)Aouedi等[59]提出一种结合深度学习与决策树的集成方法，用于网络流量分类。通过随机森林实现的Bagging技术，该方法在大规模高维数据集上表现优于单一模型，验证了Bagging在流量分类中的应用潜力。
(4)恶意加密流量特征分析：研究表明，Bagging方法结合随机森林等算法显著提高了恶意加密流量的检测准确性，并在大规模网络流量数据处理中展现出高效率，证明了其在网络安全中的有效性[7]。
5.2Boosting
5.2.1Boosting介绍
Boosting是一种集成学习方法，通过顺序训练弱学习器并聚焦难预测样本，逐步提升模型性能。与Bagging不同，Boosting通过加权整合学习器的预测结果，降低偏差。常见算法包括AdaBoost（强化误分类样本）、GBM（优化损失函数）、XGBoost（提升效率）、LightGBM（加速训练）和CatBoost（优化类别特征处理）。
5.2.2 在加密流量识别中的应用
(1)AdaBoost在加密流量分析中，特别是在处理新型加密流量时，表现优异。研究表明，基于近似最近邻（ANN）和欧几里得相似度的实时分类方法具有高精度和灵活性[60]。此外，AdaBoost结合其他方法显著提高了加密流量检测的准确性和效率，优于基于熵的技术[2]。
(2)GBM在加密流量分析中提升了准确性和效率，特别适用于复杂、高速数据集。通过结合TF-IDF等预处理方法，GBM增强了恶意流量检测的准确性[13]。在CIC-Darknet2020数据集上，GBM实现了99.8%的VPN和Tor流量分类精度[61]。
(3)XGBoost结合遗传算法在少数类攻击检测中达99.9%准确率[62]，通过特征筛选提高了入侵检测准确性。在CIC-Darknet2020数据集上表现突出，适用于不平衡数据和多类任务，家庭网络分类准确率达99.5%[63]。
(4)在NSL-KDD数据集上，结合自动编码器的入侵检测优于其他算法[63]，与规则特征挖掘结合，恶意流量检测准确率超过97%[64]。
5.3Stacking
5.3.1 模型堆叠概述
模型堆叠（Stacking）是一种集成学习方法，通过将多个基模型的预测结果作为输入，训练元模型进行最终决策。这种方法通过整合不同基模型的输出，提升预测精度。具体而言，基模型（如决策树、神经网络、SVM）生成“元特征”，并用这些特征训练元模型，以实现更精确的预测。
5.3.2 在加密流量识别中的应用
堆叠集成学习在加密流量分析中表现优异，特别在复杂和不均衡数据集上。例如，改进的堆叠算法结合随机森林、SVM和ANN，通过逻辑回归实现99%和97%的训练与测试精度[66]；CARD-B模型在非VPN加密流量分类中达到96%的准确率和98%的AUC[67]。这些成果突出展示了堆叠集成学习在分类性能提升中的潜力。集成学习在加密流量检测中表现卓越。例如，DETD框架结合特征提取和堆叠自编码器，实现了99.998%的异常检测准确率[68]。堆叠LSTM和随机森林显著提升了恶意流量检测。在非VPN加密流量分类中，准确率达到96%，AUC为98%[69]，堆叠分类器在物联网和本地网络检测中分别取得0.985和0.984的准确率[70]。这些研究展示了集成学习在该领域的强大潜力。堆叠集成模型在加密流量分类和异常检测中展现出卓越的准确性和鲁棒性。例如，在CIC-Darknet2020数据集上，该模型实现了98.89%的准确率，并在多种对抗性攻击下表现出良好鲁棒性[71]，凸显了其在网络安全中的高效可靠潜力。6 未来趋势和研究方向
随着加密流量的普及，机器学习在恶意流量检测中的应用不断深化，未来研究将聚焦五个方向：一是适应性增量学习，实时更新模型应对动态流量；二是深度集成学习，通过融合深度学习与传统算法提升检测效果；三是强化学习，自动化网络防御应对多阶段攻击和零日漏洞；四是隐私保护技术，如差分隐私和联邦学习，实现安全且高效的流量分析；五是提升模型可解释性，增强预测结果的透明度和信任度。这些方向将推动机器学习在网络安全领域的发展。
7 结束语
本文系统探讨了机器学习在恶意加密流量检测中的应用，包括监督学习、非监督学习、深度学习和集成学习方法。通过提取加密流量中的模式和特征，这些方法显著提高了检测准确性，应对网络安全挑战。未来研究应聚焦算法效率、鲁棒性及模型解释性，同时关注法律与伦理问题，确保技术的积极影响。本文为研究者和实践者提供了参考与启示。
来源：电子技术应用
