收录：
摘要：
本发明公开了一种高效的远控木马检测方法，该方法通过网络行为特征来判断网络中是否存在远控木马。该方法能够应用于实际网络流量的检测中，误报率接近为0。整个方法包括如下四个阶段：第一阶段，流量收集；第二阶段，行为特征提取；第三阶段，方法的实现：结合了SMOTE过采样和XGBoost分类方法，SMOTE过采样算法在数据层面解决了不平衡数据集的分类问题。将机器学习领域的新兴的精度很高的分类算法XGBoost分类方法首次用于木马检测，达到较高准确率的同时，从算法层面解决了不平衡数据集的分类问题。第四阶段，方法的优化评估。本方法注重通过网络混合流量的挖掘发现规律，适合完成已知木马的识别工作，也能检测出未知的远控木马。
关键词：
通讯作者信息：
电子邮件地址：
