一种基于机器学习的SSH协议登录状态检测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的SSH协议登录状态检测方法，属于网络安全技术领域，其特征在于，包括以下步骤：a、构造训练模型所输入的网络流量；b、将登陆成功和登陆失败的流量通过网络流量还原方法进行还原；c、将标记好的SSH特征向量输入SVM算法进行训练，最终建立好SVM预测模型并部署到真实环境中；d、通过网络流量还原方法还原SSH网络流量，抽取真实网络流量中的SSH特征向量，将提取到的SSH特征向量输入到已经训练好的SVM预测模型中得到SSH登录状态识别结果。本发明能够有效的解决由于环境配置的差异和通信行为的不同造成的登陆状态误报和漏报的问题，实现了更精准的SSH登陆状态识别。