这是篇关于加密流量分类的综述,加密流量分类的入门之作,流量分类应用范围广泛,从isp的QoS提供和计费,到防火墙和入侵检测系统的安全应用。从最简单基于端口的、数据包检测到经典的机器学习方法,到由于深度学习的兴起,神经网络成为加密流量分类的主流。本文介绍了常用的深度学习方法及其在流量分类任务中的应用。然后讨论了开...
流量分类方法设计(一)——参考论文整理 因为最近在做流量分类有关的工作,所以将整个工作思路整理下来,希望对以后进一步的学习和论文写作有所帮助。 这一篇主要整理一下最近有关流量分类的论文,介绍他们的设计方法,以及创新点。 传统流量分类方法 早期的分类方法其一是基于端口,比如HTTP协议使用80端口,SSL使用443端口,这样...
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...
颜如玉等人[26]提出了一种利用交叉熵检测和分类网络恶意流量的方法。该方法还利用网络流量数据,利用交叉熵判断流量特性的变化,同时引入指数加权移动平均法方法检测恶意流量。该方法实现了对恶意流量的更高检测。 1.3论文的主要内容 针对传统方法处理大规模异常网络流量检测的不足,应用基于大数据的网络恶意流量分类检测技术...
异常检测：利用训练好的分类模型对实时流量数据进行检测，通过比较实际流量与模型预测值的差异来判断是否存在异常行为。3. 关键技术 Scapy库：提供丰富的网络协议解析功能，方便获取网络流量的各种信息。pandas库：提供强大的数据处理功能，能够高效地处理大规模数据集。scikit-learn库：提供多种特征提取方法和机器学习算法，...
2. 解放军防空兵指挥学院 导弹系,河南 郑州 450052) 摘 要:提出一种从全网络的视角实时在线检测和分类流量异常的方法(简称ODC),该方法以增量方式构建以流 量特征的熵为测度的流量矩阵,利用增量主成分分析算法在线地检测流量异常,然后再利用增量k-means 算法实 时在线地对流量异常进行分类,以便网络管理员采取相应...
基于EfficientViT的加密流量实时分类方法目录一、内容综述...2二、项目背景及意义...2三、EfficientViT概述...4四、加密流量实时分类方法...44.1数据预处理...64.2特征提取...
计算机毕业设计Python异常流量检测 流量分类 流量分析 信息安全 1.网络流量捕获: 使用 Python 的网络编程库或第三方工具，如 Scapy，实时监听网络接口，捕获网络数据包。2.流量分析: 设计流量分析算法，利用网络数据包中的关键信息，如源 IP、目标 IP、协议类型等，进行流量分类、异常检测等分析。3.数据可视化: 使用 ...
在专利查询网该专利摘要信息为:本发明公开了一种基于预训练模型的小样本物联网流量分类方法及系统,分为物联网流量分类模型构建阶段和物联网流量分类阶段。物联网流量分类模型构建阶段包括:抽取与标签绑定的原始移动应用流量样本构成样本集和查询集;对移动应用流量样本进
Python异常流量检测系统 摘要 随着互联网技术的快速发展,网络安全问题日益突出,尤其是网络流量的异常检测成为网络安全的重要组成部分。本文提出了一种基于Python的异常流量检测系统,利用机器学习和深度学习算法对网络流量数据进行实时采集、预处理、特征提取、模型训练和推理,以识别并分类网络流量中的异常行为。实验结果表明,...