加密流量分类-论文2：Deep Packet: A Novel Approach For Encrypted Traffic Classification Using Deep Learning
- 0、摘要
- 1、介绍
- 2、相关工作
- 3、深度学习背景
* - 3.1 自编码器（Autoencoder，AE）
- 3.2 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
- 4、方法
* - 4.1 数据集
- 4.2 预处理
- 4.3 网络架构
- 5、实验
- 6、总结
0、摘要
论文提出的方案称为”深度包”(deep packet)，可以处理网络流量分类为主要类别(如FTP和P2P)的流量表征，以及需要终端用户应用程序(如BitTorrent和Skype)识别的应用程序识别。与现有的大多数方法不同，深度报文不仅可以识别加密流量，还可以区分VPN网络流量和非VPN网络流量。网络架构基于CNN与SAE，能同时进行 应用识别与 流量类型的分类任务。
1、介绍
准确的流量分类已成为提供适当的服务质量(quality of service, QoS)、异常检测等高级网络管理任务的先决条件之一。流量分类在与网络管理相关的学术界和工业界都引起了极大的兴趣。
本文贡献：
- 在Deep Packet中，不需要专家来提取与网络流量相关的特征。这种方法省去了查找和提取特征的繁琐步骤。（只要是基于DL的方法都能做到这一点）
- Deep Packet可以在两个粒度级别(应用程序识别和流量表征)上识别流量，并获得最先进的结果。
- 深度数据包可以准确地分类最难的一类应用程序，已知是P2P。
2、相关工作
等于是一个综述，概览了之前流量分类的一些方法以及它的适用性与优缺点。可以参考论文解读1
- Port-based approach（基于端口）：提取过程简单，端口号不受加密方案的影响。然而，端口混淆、网络地址转换(NAT)、端口转发、协议嵌入和端口随机分配的普遍存在大大降低了这种方法的准确性， 目前已经不适用。
- Payload Inspection Techniques（基于有效载荷）:即深度包检测（DPI）。
- Statistical and machine learning approach（基于统计特征+机器学习方法）：这些方法依赖于流量的统计或时间序列特性，能够处理加密和未加密的流量。
总之，以前的方法，特征提取阶段依赖于人类的特征工程，耗时、昂贵且出错率高。
3、深度学习背景
依旧是综述，关于神经网络的。这里主要介绍了两种神经网络结构。
3.1 自编码器（Autoencoder，AE）
AE是一种无监督框架。考虑一个训练集{x1, x2，…， xn}其中对于每个训练数据我们有xi∈Rn。自编码器目标定义为yi = xi，对于i∈{1,2，…， n}，即网络的输出等于输入。自动编码器试图学习数据集的压缩表示，即 将高维数据通过编码器降维，然后降维后的数据通过解码器升维，输出尽量与输入相同。这样。降维后的数据则包含了原始输入数据的信息。一般地，编码器与解码器的结构都是对称的。
在实践中，为了获得更好的性能，一般使用 堆栈式自动编码器(SAE)。将多个自动编码器堆叠起来，每个编码器的输出都是连续层的输入，而连续层本身就是一个自动编码器。堆叠式自动编码器的训练过程采用贪婪的分层方式完成。首先，该方法训练网络的每一层，同时冻结其他层的权值。在训练完所有层之后，为了得到更准确的结果，对整个神经网络进行微调。在微调阶段，利用反向传播算法调整各层权重。此外，对于分类任务，可以在最后一层应用额外的softmax层。
; 3.2 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
- 卷积：进行特征抽取
- 池化：聚合低级特征，获得局部不变性，并且能降低网络训练与测试的参数量。
一维卷积神经网络（1D-CNNs）可以捕获网络数据包中相邻字节之间的空间依赖关系，从而找到每一类协议/应用程序的区别模式，从而对流量进行准确的分类。
4、方法
4.1 数据集
ISCX VPN-nonVPN：该数据集实在数据链路层捕获的，因此，每个数据包都包含一个以太网报头、一个IP数据报报头、一个TCP/UDP报头。
4.2 预处理
- 删除以太网报头
- 将UDP报头填充0至20字节长度（TCP通常具有20字节长度的报头，而UDP具有8字节长度的报头。为了使传输层的段一致，在UDP段的报头末尾注入0，使它们的长度与TCP报头相等）
- 屏蔽IP数据报报头的IP
- 删除不相关的数据包，例如没有负载的数据包（TCP握手时SYN、ACK设置为1以及FIN设置为1的数据包）或者DNS数据段（将url转为IP地址的）
- 将原始数据包转为字节向量
- 截断超过1500的向量，不足1500长度的填充0
- 将向量的每个元素除以255来规范化字节向量
- 针对样本不均衡问题，对样本更多的类进行欠采样，直到类相对平衡。
; 4.3 网络架构
- 关于SAE的部分：
由五个全连接层（FC）,分别由400、300、200、100和50个神经元组成。为防止过拟合问题，每层后采用dropout技术，dropout率为0.05。针对应用识别和流量表征任务，在SAE的最后一层，分别添加了一个包含17个神经元和12个神经元的softmax分类器。 - 关于CNN的部分：
包括两个连续的卷积层，然后是池化层。将二维张量压缩为一维矢量，并将其送入三层全连接神经元网络，该网络采用dropout技术以避免过拟合。最后，将类似于SAE架构的softmax分类器应用于分类任务。
CNN的超参数如下：
5、实验
- 对于CNN的调参，此处改变了两个卷积层的滤波器大小、滤波器数量和步幅。总共评估了116个应用识别和交通表征任务的加权平均F1分数模型。通过结果得出如下结论： 对于流量分类任务，无法选择最优模型，因为”最优模型”的定义是不明确的，而且模型的精度和它的复杂性(即训练速度和测试速度)之间存在权衡。
- 增加神经网络的复杂度并不一定会带来更好的性能。可能的原因有：
一个复杂的模型在训练阶段更容易遇到梯度消失问题，从而导致模型的 欠拟合。
一个学习模型变得更复杂，而训练数据的大小保持不变，就会出现 过拟合问题。 - 该工作与Wang W, Zhu M, Wang J, Zeng X, Yang Z (2017)
End-to-end encrypted traffic classification with one-dimensional convolution neural networks. In: Intel-ligence and Security Informatics (ISI), 2017 IEEE International Conference on, IEEE. 的方法类似，但Wang等人在流量表征的任务上获得了100%的精度，可能的原因是 预处理过程中没有屏蔽IP地址字段，导致模型仅仅用IP地址这一特征来进行分类。
6、总结
Original: https://blog.csdn.net/qq_45125356/article/details/126661237
Author: 烟玉蓝田
Title: 加密流量分类-论文2：Deep Packet: A Novel Approach For Encrypted Traffic Classification Using Deep Learning
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