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基于Layer-wised个性化联邦学习的丢包加密流量分类
1
作者
秦天
程光
+1 位作者
卫亦辰
何濛
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期1486-1492,共7页
在开放的端-边-云架构下,受采集和分析设备性能的限制,高吞吐量流量关口收集的流量样本常常出现丢包现象,影响网络流量分类模型的训练和应用。为解决这一问题,提出了一种基于Layer-wised的个性化联邦学习模型训练方法。该方法在不同丢...
在开放的端-边-云架构下,受采集和分析设备性能的限制,高吞吐量流量关口收集的流量样本常常出现丢包现象,影响网络流量分类模型的训练和应用。为解决这一问题,提出了一种基于Layer-wised的个性化联邦学习模型训练方法。该方法在不同丢包率的流量样本数据中设立分布式节点,通过协同训练分类模型,动态调整参数权重,以实现对不同丢包率下加密流量样本的精准识别。实验结果表明:该方法在数据包缺失率不超过20%的情况下,成功完成加密流量的应用分类任务;在样本分布极不均匀的低质量数据场景下,分类准确率超过88%;由此证明了所提方法在高丢包率环境下的有效性,为加密流量的分类提供了新的解决方案。
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关键词
加密流量分类
联邦
学习
个性化机器学习
网络测量
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职称材料
题名
基于Layer-wised个性化联邦学习的丢包加密流量分类
1
作者
秦天
程光
卫亦辰
何濛
机构
东南大学网络空间安全学院
紫金山实验室
江苏省泛在网络安全工程研究中心
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期1486-1492,共7页
基金
国家自然科学基金联合基金资助项目(U22B2025)
国家自然科学基金面上基金资助项目(62172093)
+1 种基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(62202097)
中国博士后科学基金资助项目(2024T170143).
文摘
在开放的端-边-云架构下,受采集和分析设备性能的限制,高吞吐量流量关口收集的流量样本常常出现丢包现象,影响网络流量分类模型的训练和应用。为解决这一问题,提出了一种基于Layer-wised的个性化联邦学习模型训练方法。该方法在不同丢包率的流量样本数据中设立分布式节点,通过协同训练分类模型,动态调整参数权重,以实现对不同丢包率下加密流量样本的精准识别。实验结果表明:该方法在数据包缺失率不超过20%的情况下,成功完成加密流量的应用分类任务;在样本分布极不均匀的低质量数据场景下,分类准确率超过88%;由此证明了所提方法在高丢包率环境下的有效性,为加密流量的分类提供了新的解决方案。
关键词
加密流量分类
联邦
学习
个性化机器学习
网络测量
Keywords
encrypted traffic classification
federated learning
personalized machine learning
network measurement
分类号
TP393.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Layer-wised个性化联邦学习的丢包加密流量分类
秦天
程光
卫亦辰
何濛
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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