Klassificeringen av nätverkstrafik, som har många tillämpningar från säkerhet till fakturering och nätförsörjning, har blivit en hörnsten i dagens datornät. Tidigare studier har utvecklat trafikklassificeringstekniker med hjälp av klassiska maskininlärningsalgoritmer och djupinlärningsmetoder när stora mängder märkta data finns tillgängliga. Att fånga stora märkta dataset är dock en besvärlig och tidskrävande process. I detta dokument föreslår vi ett halvövervakat tillvägagångssätt som undanröjer behovet av stora märkta dataset. Vi pre-trainerar först en modell på ett stort omärkt dataset där inmatningen är tidsseriens funktioner i ett fåtal provpaket. Sedan överförs de inlärda vikterna till en ny modell som omskolas på ett litet märkt dataset. Vi visar att vårt halvövervakade tillvägagångssätt uppnår nästan samma noggrannhet som en fullt övervakad metod med ett stort märkt dataset, även om vi bara använder 20 prover per klass. I tester baserade på ett dataset genererat av det mer utmanande QUIC-protokollet ger vårt tillvägagångssätt 98% noggrannhet. För att visa dess effektivitet testar vi också vår strategi på två offentliga datauppsättningar. Dessutom studerar vi tre olika provtagningsmetoder och visar att provtagningspaket från en godtycklig del av ett flöde räcker för klassificering.
Den enda studie som tar upp behovet av en stor märkt dataset är REF.
How to Achieve High Classification Accuracy with Just a Few Labels: A Semi-supervised Approach Using Sampled Packets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}