Trafikklassificeringen har studerats i två decennier och tillämpats på ett brett spektrum av tillämpningar från QoS tillhandahållande och fakturering i Internetleverantörer till säkerhetsrelaterade applikationer i brandväggar och intrångsdetekteringssystem. Hamnbaserade, datapaketinspektioner och klassiska maskininlärningsmetoder har använts i stor utsträckning tidigare, men deras noggrannhet har minskat på grund av de dramatiska förändringarna i Internettrafiken, särskilt ökningen av krypterad trafik. Med spridningen av djupinlärningsmetoder har forskare nyligen undersökt dessa metoder för trafikklassificeringsuppgift och rapporterat hög noggrannhet. I den här artikeln presenterar vi en allmän ram för djuplärandebaserad trafikklassificering. Vi diskuterar allmänt använda djupinlärningsmetoder och deras tillämpning i trafikklassificeringsuppgifter. Sedan presenterar vi öppna problem och deras utmaningar samt möjligheter till trafikklassificering.
I Ref föreslås en allmän ram som ger enkla riktlinjer och anvisningar för alla trafikklassificeringsuppgifter.
Deep Learning for Encrypted Traffic Classification: An Overview
{'venue': 'IEEE Communications Magazine 57 (2019) 76-81', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}