python实现的基于机器学习的恶意加密流量监测平台+源代码+文档说明
随着近年来HTTPS的普及，加密恶意流量攻击的比例也在逐渐提升。根据报告,目前加密通信的恶意软件基本已经覆盖所有的攻击类型，例如特洛伊木马、勒索软件、感染式、蠕虫病毒、下载器等，其中特洛伊木马和下载器类的恶意软件家族占比较高。
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项目介绍
随着近年来HTTPS的普及，加密恶意流量攻击的比例也在逐渐提升。根据报告,目前加密通信的恶意软件基本已经覆盖所有的攻击类型，例如特洛伊木马、勒索软件、感染式、蠕虫病毒、下载器等，其中特洛伊木马和下载器类的恶意软件家族占比较高。
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项目备注
1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！
2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。
3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。
下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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