加密流量元数据与行为分析

EncGuard Pro 加密通信恶意行为检测平台

检测模式:规则检测 + 分类模型 + 异常检测 + 攻击链融合 模型状态:已启用

模型中心

多引擎融合检测能力

完整模型已接入,真实模型推理已启用。EncGuard Pro 将规则检测、GBDT 分类模型、IsolationForest 异常检测、不确定性动态门控和攻击链聚合统一为最终风险输出。

模型状态 已启用 运行状态:ready,可执行真实推理
准确率99.12%主测试配置
宏平均精确率99.13%主测试配置
宏平均召回率99.12%主测试配置
宏平均 F199.13%主测试配置
输入特征24元数据与行为特征
未知风险已预留开放集输出
模型性能对比

不同数据集上的识别效果

同一模型 · 真实评估指标

对比的是同一套 GBDT 集成模型在混合主测试、CICIDS2017 和 CSE-CIC-IDS2018 评估集上的结果,用于观察不同数据来源下的稳定性。

混合主测试117,221 条样本
准确率
99.12%
宏平均精确率
99.13%
宏平均召回率
99.12%
宏平均 F1
99.13%
CICIDS201712,509 条样本
准确率
99.46%
宏平均精确率
99.57%
宏平均召回率
99.49%
宏平均 F1
99.53%
CSE-CIC-IDS2018104,712 条样本
准确率
99.07%
宏平均精确率
99.05%
宏平均召回率
99.03%
宏平均 F1
99.04%
训练耗时7195.0 秒离线训练阶段
推理耗时4.93 秒主测试评估集
推理吞吐率23,764 条/秒流级推理
模型体积59.77 MB部署文件总量