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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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