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基于深度学习的恶意TLS流量识别关键技术研究的任务书
一、任务背景
随着互联网技术的快速发展，信息安全问题日益凸显。其中，恶意TLS流量的威胁越来越大。TLS（TransportLayerSecurity）协议作为当前广泛使用的安全传输协议，有着较好的加密性能和可扩展性，保护了信任的传输，而恶意TLS流量则能够通过TLS加密层的保护直接绕过安全防御，导致安全漏洞。因此，实现对恶意TLS流量的快速、准确识别，对于网络安全防御具有重要意义。
在此背景下，本任务力图通过深入研究目前已有的业内外关于恶意TLS流量识别的相关技术，借鉴深度学习在图像、声音、文本等领域的成功应用经验，探索深度学习在恶意TLS流量识别方面的应用潜力，并提出一套基于深度学习的恶意TLS流量识别关键技术。
二、任务目标
本任务的主要目标是研究基于深度学习的恶意TLS流量识别关键技术，具体包括以下几个方面：
1.对已有的恶意TLS流量识别技术进行深入分析，总结其优缺点，提出改进方案；
2.探索深度学习在恶意TLS流量识别中的应用潜力，借鉴图像识别、自然语言处理等领域的技术方法，提出并实现深度学习模型；
3.建立恶意TLS流量数据集，并进行实验验证，对比深度学习模型的性能与传统方法的差异，并分析原因；
4.提出可应用于实际网络安全防御的基于深度学习的恶意TLS流量识别方案。
三、任务内容
（一）深入研究已有的恶意TLS流量识别技术
1.恶意TLS流量的特征与类型，对恶意TLS流量进行分类和描述；
2.总结已有技术，包括传统机器学习方法和深度学习方法，对其优缺点进行分析；
3.提出改进方案，克服已有方法的不足，为后续研究提供基础。
（二）研究深度学习在恶意TLS流量识别中的应用
1.探索深度学习在恶意TLS流量识别中的应用方法和适用情况；
2.构建深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络等；
3.优化现有模型，提高模型的准确性、鲁棒性和效率。
（三）建立恶意TLS流量数据集并进行实验验证
1.收集有效的恶意TLS流量数据集，并进行预处理、标注；
2.利用不同的深度学习模型进行训练、测试和评估；
3.分析实验结果，对比深度学习模型与其他方法的性能差异。
（四）提出深度学习在实际网络安全防御中的应用方案
1.根据研究成果，提出可应用于实际网络安全防御的基于深度学习的恶意TLS流量识别方案；
2.针对方案，进行理论分析和技术实现；
3.比较论证方案与其他方法的效果与可行性。
四、预期成果
本任务预期取得以下成果：
1.恶意TLS流量识别的深入思考，总结现有技术的优缺点，并提出相应改进方案；
2.深度学习在恶意TLS流量识别中的应用研究，构建深度学习模型，提高模型的效率与准确性；
3.自行建立的恶意TLS流量数据集，并实验验证深度学习模型的性能；
4.基于深度学习的恶意TLS流量识别方案，可供实际网络安全防御中使用。
五、参考文献
1.DeepPacket:ANovelApproachtoEncryptedTrafficClassificationUsingDeepLearning[J].IEEETrans.NeuralNetw.Learn.Syst.,2018,29(11):5615-5628.
2.DeepDefense:IdentifyingDDoSAttacksinNetworkThroughTrafficMulti-DimensionalCharacteristics[J].IEEETrans.DependableSecureComput.,2019,16(4):735-750.
3.ABigDataAnalyticsFrameworkforAutomatedCryptographicProtocolModeling[J].IEEETrans.DependableSecureComput.,2019,16(5):782-796.
4.AComparativeStudyofDeepLearningTechniquesforCyberbullyingDetectioninSocialNetworks[J].IEEETrans.NeuralNetw.Learn.Syst.,2019,30(9):2726-2738.
5.AnEfficientOut-of-BoxSolutionforMalwareTrafficClassificationBasedonMulti-LayerArtificialNeuralNetwork[J].IEEETrans.Inf.ForensicsSecurity,2019,14(4):1058-1072.