Jul, 2023
基于单流时间序列分析的网络流量分类
Network Traffic Classification based on Single Flow Time Series Analysis
Josef Koumar, Karel Hynek, Tomáš Čejka
TL;DR通过对单流时间序列进行时间序列分析，本文提出了一种新型流量特征的流扩展，其中 69 个通用特征基于数据点的统计分析、时域分析、流时间跨度内的数据包分布、时间序列行为和频域分析。使用 15 个公开可用的数据集，我们展示了所提出的特征向量在各种网络流量分类任务中的可用性和普适性。评估结果表明，该新型特征向量在二进制和多类分类任务上的分类性能与相关工作相当或更好。在超过一半的评估任务中，分类性能提高了多达 5%。