本技术提供一种基于多维特征融合的非法网站团伙识别方法及系统,涉及网络安全领域,所述方法包括:通过流量镜像技术或网络探针实时捕获网络流量数据,以采集被动流量数据;对采集的数据进行保存,并通过主动请求,从目标网站中提取多维特征,以实现特征提取;将提取的多维特征进行特征融合与多维分析,以得到融合特征与分析结果;根据融合特征与分析结果,对机器学习模型进行训练和优化,以得到训练好的模型;通过利用训练好的模型对新的网站数据进行非法团伙识别与关联分析,以构建非法团伙的网络拓扑结构。本发明实现了高效、精准的非法网站团伙识别,提升了网络安全监测的实时性与全面性。
背景技术
近年来,非法网站团伙的活动日益猖獗,尤其是在网络犯罪、数据盗窃等领域,对社会安全和经济发展带来了巨大的危害。传统的检测方法主要依赖规则匹配和人工审核,不仅效率低下,还存在准确性不足、响应速度慢、漏报率高等问题,难以应对非法网站团伙日益复杂和隐蔽的运作模式。
随着大数据分析和人工智能技术的发展,如何通过自动化和智能化的手段,结合多维特征融合与机器学习技术,精准识别和打击非法网站团伙,成为当前网络安全领域亟待解决的关键问题。
实现思路