本发明涉及一种数据包频度分析的网络代理加密流量特征提取方法，属于机器学习以及网络服务安全领域。包括如下步骤：步骤1、基于数据包频度分析结果抽取数据包；步骤2、数据包长度‑时间戳之差聚类，生成聚类结果；步骤3、计算最优类簇数量；步骤4、计算加密流量特征。所述方法引入了基于词频逆文档频率的区分度较大数据包，比直接使用所有数据包更有明显的区分作用；能作用于任何机器学习分类算法上，分类准确率高；引入了数据包长度和时间戳之差聚类，可进一步提升URL不同页面元素相同的网页的分类效果；与现有的加密网络流量分类和识别方法相比具有更高的准确性。

我决定以独特的方式表达对老师的感激之情，以考研政治的学习为例子，将所有 MarginNote 3 的使用重点串起来讲一讲。

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