人形自走写bug机的Blog

【globalcom2017】Traffic Classification of Mobile Apps through【Motivation】一个角度比较好的可以用的motivation，提到了一些检测流量的工具因为暴涨的手机应用而在流量分析和分类方面受到了限制。【主要工作内容】手机流量行为细分【一些小收获】提到了一个小创新点；先用简单分类算法，如K-Means进行基本行为发现，再用较复杂的分类算法，如SVC进行活动-行为的二元映射，该思路可以使分类器的可解释性增强，且由于不直接对SVC

【globalbom2019】A Multi-View Deep Learning Model for Encrypted Website Service Classification一种针对加密网站服务流量的多视图深度学习模型这篇也是组里师兄的文章。这篇文章太有自然语言处理那味儿了。【主要工作内容】提出了一种根据不同特征类型使用不同结构神经网络的分类模型在网页流量分类方面提出一种新场景，分类粒度在网站分类和网页分类之间。比如qq的qq支付，在支付环节会涉及很多个网页，本文把这些网页都归为同一

IPCCC2018-Classifying User Activities in the Encrypted WeChat Traffic【简介】微信应用下不同行为流量的识别【主要工作内容】研究MMTLS协议（微信基于TLS的私有加密协议）及MMTLS流量；比较HTTPS和MMTLS的特征区别，使用5种常用的分类方法（决策树，RF，朴素贝叶斯，逻辑回归，SVM）对细粒度的行为进行流量识别。【论文组织架构】IntroductionRelated Work分析MMTLS协议，介绍微信提供