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基于对比学习和预训练Transformer的流量隐匿数据检测方法
1
作者
何帅
张京超
+3 位作者
徐笛
江帅
郭晓威
付才
《通信学报》
北大核心
2025年第3期221-233,共13页
为解决海量加密流量难表征、恶意行为难感知以及隐私数据归属难识别的问题,提出了一种基于对比学习和预训练Transformer的流量隐匿数据检测方法。考虑加密流量的高度复杂性、非结构化的特点以及传统下游任务的微调方法在加密流量领域的...
为解决海量加密流量难表征、恶意行为难感知以及隐私数据归属难识别的问题,提出了一种基于对比学习和预训练Transformer的流量隐匿数据检测方法。考虑加密流量的高度复杂性、非结构化的特点以及传统下游任务的微调方法在加密流量领域的效果不佳的挑战,数据报文通过提取数据包序列被转换为类似自然语言处理中的词元。然后利用预训练Transformer模型将浅层表征转换为适用于多种加密流量下游任务的通用流量表征。通过将流量中的隐匿数据检测问题转换为相似性分析问题,基于对比学习的思想设计了一种差异性敏感的Transformer模型架构,同时使用样本的正负样本对增强模型对流量差异性的感知能力,并提出使用信息对比估计作为加密流量下游任务微调的损失函数。实验结果表明,所提方法在检测准确率、精确率、召回率以及F1分数等方面优于主流方法。
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关键词
流量隐匿数据检测
预训练Transformer模型
对比学习
加密流量
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职称材料
题名
基于对比学习和预训练Transformer的流量隐匿数据检测方法
1
作者
何帅
张京超
徐笛
江帅
郭晓威
付才
机构
华中科技大学网络空间
安全
学院
分布式系统安全湖北省重点实验室
出处
《通信学报》
北大核心
2025年第3期221-233,共13页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2023YFB3106402)
国家自然科学基金资助项目(No.62072200)。
文摘
为解决海量加密流量难表征、恶意行为难感知以及隐私数据归属难识别的问题,提出了一种基于对比学习和预训练Transformer的流量隐匿数据检测方法。考虑加密流量的高度复杂性、非结构化的特点以及传统下游任务的微调方法在加密流量领域的效果不佳的挑战,数据报文通过提取数据包序列被转换为类似自然语言处理中的词元。然后利用预训练Transformer模型将浅层表征转换为适用于多种加密流量下游任务的通用流量表征。通过将流量中的隐匿数据检测问题转换为相似性分析问题,基于对比学习的思想设计了一种差异性敏感的Transformer模型架构,同时使用样本的正负样本对增强模型对流量差异性的感知能力,并提出使用信息对比估计作为加密流量下游任务微调的损失函数。实验结果表明,所提方法在检测准确率、精确率、召回率以及F1分数等方面优于主流方法。
关键词
流量隐匿数据检测
预训练Transformer模型
对比学习
加密流量
Keywords
traffic concealed data detection
pre-trained Transformer model
contrastive learning
encrypted traffic
分类号
TP393 [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
基于对比学习和预训练Transformer的流量隐匿数据检测方法
何帅
张京超
徐笛
江帅
郭晓威
付才
《通信学报》
北大核心
2025
0
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