每日论文：《CENTIME: A Direct Comprehensive Traffic Features Extraction for Encrypted Traffic Classificati

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#流量分类

本文介绍了CENTIME框架，一种结合统计和原始流量特征的加密流量分类方法。通过AutoEncoder压缩统计特征，利用ResNet从原始流量中提取信息，再用全连接网络进行分类。实验表明，CENTIME在与六种最先进的方法比较中表现出色，特别是在流量文件统一大小和是否使用池化层方面。此外，t-SNE可视化显示综合特征能有效区分流量类别。

每日论文：《CENTIME: A Direct Comprehensive Traffic Features Extraction for Encrypted Traffic Classification》

翻译：《CENTIME:一种用于加密流量分类的直接全面的流量特征提取方式》

Introduction（引入）

作者先引入两种加密流量分类常用的方法：

基于统计的方法 基于原始流量的方法
缺点 性能取决于选择的特征向量 分类器输入需统一流量大小，但这会使流量的整体提结果信息丢失
为何用该方法 基于统计的方法假设不同类型的流量具有独特的统计特征[1] 基于原始流量的方法使用DNN自动从网络流量中提取特征[2]
一些实现方法 用AutoEncoder对统计特征进行编码 用resNet从统一的流量提取信息

作者的思想：基于统计的方法和基于原始流量的方法相结合。用AutoEncoder对统计特征进行编码，然后用resNet从统一的流量提取信息，综合特征输入到全连接网络进行分类。

FrameWork（CENTIME框架）

作者提出的CENTIME框架：

1.数据预处理。（按会话session进行拆分，并匿名化：去掉IP、MAC等)

2.提取特征

  • resNet从原始流量提取特征，26个统计特征，然后用min-max归一化到[0-1]范围内。统计特征如图1所示，归一化公式如

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