针对大多数加密流量分类(encrypted traffic classification,ETC)模型由于标签数据稀缺而导致的性能下降问题,提出了一个基于对比学习的半监督加密流量分类(semisupervised encrypted traffic classification based on contrastive lear...针对大多数加密流量分类(encrypted traffic classification,ETC)模型由于标签数据稀缺而导致的性能下降问题,提出了一个基于对比学习的半监督加密流量分类(semisupervised encrypted traffic classification based on contrastive learning,SSETC-CL)模型。通过比较样本之间的相似性和差异性,SSETC-CL模型能够从大量无标注数据中学习到有用的表示,从而获得一个通用且优秀的特征编码网络,降低了下游任务对标签数据的依赖。本文在公有数据集ISCXVPN2016以及两个自采数据集上对SSETC-CL模型进行了评估。与其他基准模型相比,SSETC-CL模型在设定任务上的表现最佳,准确率最大提升了8.92%。实验结果表明,SSETC-CL模型不仅在预训练模型已知的流量上具有较高的精度,而且具备将预训练模型所获得的知识应用于未知流量的迁移能力。展开更多
网络流量数据的高维复杂特性,使得生成对抗网络生成的网络流量数据质量较差。为了解决该问题,提出一种基于双生成器的条件映射生成对抗网络(a cGAN with projection discriminator based on double generators,PD-DcGAN)并将其应用于少...网络流量数据的高维复杂特性,使得生成对抗网络生成的网络流量数据质量较差。为了解决该问题,提出一种基于双生成器的条件映射生成对抗网络(a cGAN with projection discriminator based on double generators,PD-DcGAN)并将其应用于少数类流量增强。提出基于Gumbel-sigmoid分布的离散生成器,获得近似于离散数据的光滑可导分布生成离散特征,并将其与连续数据生成器并联运行,二者结果串联组合,获得数据整体分布情况;以内积形式融合条件信息和特征信息,克服传统方法出现假设空间增大的问题,缓解模型训练过程中的不稳定现象;在损失函数中引入梯度惩罚因子,将判别器梯度限定在一定范围内,有效缓解梯度爆炸。利用UNSW-NB15数据集,从生成样本质量和模型有效性两个角度检验模型性能。实验结果证明,与其他数据增强方法相比,PD-DcGAN在准确率、精确率、召回率和F1得分上分别平均提高2.72%、1.72%、1.87%和1.16%;与原始数据集相比,对难以检测的Analysis、Backdoors、Exploits、Shellcode和Worms等少数类流量检测性能提升明显,分别从不足1%分别提升至7.93%、6.53%、15.72%、14.02%和10.91%。展开更多
文摘针对大多数加密流量分类(encrypted traffic classification,ETC)模型由于标签数据稀缺而导致的性能下降问题,提出了一个基于对比学习的半监督加密流量分类(semisupervised encrypted traffic classification based on contrastive learning,SSETC-CL)模型。通过比较样本之间的相似性和差异性,SSETC-CL模型能够从大量无标注数据中学习到有用的表示,从而获得一个通用且优秀的特征编码网络,降低了下游任务对标签数据的依赖。本文在公有数据集ISCXVPN2016以及两个自采数据集上对SSETC-CL模型进行了评估。与其他基准模型相比,SSETC-CL模型在设定任务上的表现最佳,准确率最大提升了8.92%。实验结果表明,SSETC-CL模型不仅在预训练模型已知的流量上具有较高的精度,而且具备将预训练模型所获得的知识应用于未知流量的迁移能力。
文摘网络流量数据的高维复杂特性,使得生成对抗网络生成的网络流量数据质量较差。为了解决该问题,提出一种基于双生成器的条件映射生成对抗网络(a cGAN with projection discriminator based on double generators,PD-DcGAN)并将其应用于少数类流量增强。提出基于Gumbel-sigmoid分布的离散生成器,获得近似于离散数据的光滑可导分布生成离散特征,并将其与连续数据生成器并联运行,二者结果串联组合,获得数据整体分布情况;以内积形式融合条件信息和特征信息,克服传统方法出现假设空间增大的问题,缓解模型训练过程中的不稳定现象;在损失函数中引入梯度惩罚因子,将判别器梯度限定在一定范围内,有效缓解梯度爆炸。利用UNSW-NB15数据集,从生成样本质量和模型有效性两个角度检验模型性能。实验结果证明,与其他数据增强方法相比,PD-DcGAN在准确率、精确率、召回率和F1得分上分别平均提高2.72%、1.72%、1.87%和1.16%;与原始数据集相比,对难以检测的Analysis、Backdoors、Exploits、Shellcode和Worms等少数类流量检测性能提升明显,分别从不足1%分别提升至7.93%、6.53%、15.72%、14.02%和10.91%。
