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WWW`22丨中科院信工所提出:面向多场景低资源加密流量分类的加密流量预训练技术

1 研究简介 加密流量分类在网络负载管理和安全威胁检测中逐渐成为自动识别目标应用、服务和协议的主要方式。现有的模型通常使用大规模带有准确标注的会话样本来提取流量深层的可识别特征,比如证书链、包长序列和方向序列。但是在网络环境(例如局域网)中,流量包含的场景多样,这些方法不具备健壮的通用能力来适应不同场景下的迁移,以及在小规模的标注样本下达到预期效果。 在WWW 20222这篇文章中,中科院信工所的研究者提出了一种流量表征模型, ET-BERT,有效学习无标注流量中的隐式关系,从而提升不同场景下流量分类的效

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    网络入侵检测的机器学习算法评估与比较

    本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取与处理模块、检测算法模块、检测结果处理模块、性能评价模块和系统应用模块。数据获取与处理模块主要对网络流量数据进行捕获、过滤、分析和存储,为后续检测算法模块提供有效的数据来源。检测算法模块主要采用基于行为的检测方法,包括基于签名、基于统计和基于行为模型的方法。检测结果处理模块主要对检测到的入侵行为进行相应的处理,包括报警、隔离、恢复等措施。性能评价模块主要对网络入侵检测系统的性能进行评价,包括检测率、误报率、响应时间等指标。系统应用模块主要介绍了网络入侵检测系统在金融、电信、政府等领域的实际应用情况。

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