Klassificeringen av nätverkstrafik har blivit mycket viktig med en snabb tillväxt av dagens Internetnät och nättillämpningar. Det har gjorts många studier om detta ämne som har lett till många olika tillvägagångssätt. De flesta av dessa metoder använder fördefinierade funktioner som extraheras av en expert för att klassificera nätverkstrafik. I denna studie föreslår vi däremot ett djupt lärandebaserat tillvägagångssätt som integrerar både utvinnings- och klassificeringsfaser i ett system. Vårt föreslagna system, kallat "Deep Packet", kan hantera både trafikkarakterisering, där nätverkstrafiken kategoriseras i större klasser (t.ex. FTP och P2P), och applikationsidentifiering där identifiering av slutanvändare (t.ex. BitTorrent och Skype) önskas. I motsats till de flesta nuvarande metoder, Deep Packet kan identifiera krypterad trafik och också skilja mellan VPN och icke-VPN nätverkstrafik. Efter en inledande förbehandling fas på data, paket matas in i Deep Packet ram som bäddar staplad autoencoder och konvolution neurala nätverket (CNN) för att klassificera nätverkstrafik. Djupt paket med CNN som klassificeringsmodell uppnådde F 1 poäng på 0,95 i ansökan identifiering uppgift och det gjorde också F 1 poäng på 0,97 i trafik karakterisering uppgift. Såvitt vi vet överträffar Deep Packet alla föreslagna klassificeringsmetoder på UNB ISCX VPN-nonVPN dataset.
Lotfollahi m.fl. I REF föreslogs ett "djuppaketsystem" med en djupgående CNN-strategi för att integrera utvinning och klassificering av funktioner.
Deep Packet: A Novel Approach For Encrypted Traffic Classification Using Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}