一種基于ResNet的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法

一種基于ResNet的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法一、引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)流量識別逐漸成為了網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要研究課題之一。網(wǎng)絡(luò)流量識別能夠為網(wǎng)絡(luò)管理員提供有價值的信息，例如：網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)使用情況等等。同時，網(wǎng)絡(luò)流量識別也能夠幫助網(wǎng)絡(luò)安全人員識別可疑的網(wǎng)絡(luò)行為，有助于保護網(wǎng)絡(luò)的安全。目前，網(wǎng)絡(luò)流量識別技術(shù)主要分為兩類：基于端口的識別方法和深度學(xué)習(xí)方法。基于端口的識別方法是早期采用的方法，其原理基于應(yīng)用層協(xié)議的端口號，因此只適用于傳輸非網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的流量。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的多樣化以及應(yīng)用層協(xié)議的不斷演進，基于端口的識別方法的準(zhǔn)確率逐漸降低。深度學(xué)習(xí)方法是近年來流量識別領(lǐng)域的研究熱點。深度學(xué)習(xí)方法通過網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)流量的原始數(shù)據(jù)，可識別網(wǎng)絡(luò)中的多種協(xié)議和應(yīng)用。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）是較為常用的深度學(xué)習(xí)模型。本文將基于ResNet的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法進行探討，并通過實驗驗證其準(zhǔn)確率與魯棒性。二、相關(guān)工作在網(wǎng)絡(luò)流量識別領(lǐng)域，基于深度學(xué)習(xí)方法的研究成果主要集中在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）上。其中，CNN是一種常用的深度學(xué)習(xí)模型，可以提取數(shù)據(jù)的空間特征，廣泛應(yīng)用于圖像和語音等領(lǐng)域。對于網(wǎng)絡(luò)流量識別問題，研究者采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將網(wǎng)絡(luò)流量的數(shù)據(jù)特征提取出來，以實現(xiàn)識別。然而，CNN模型在處理深層網(wǎng)絡(luò)問題時，可能會出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸等問題，使得模型的準(zhǔn)確率無法得到有效提升。因此，研究者提出了殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）模型，該模型在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中取得了很高的成功率。殘差網(wǎng)絡(luò)是由微軟團隊提出的一種針對深層網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計思路。該模型通過引入殘差塊，可以學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)特征。同時，該模型的魯棒性也得到了提高，能夠有效防止深層網(wǎng)絡(luò)中部分節(jié)點對梯度的“干擾”。三、基于ResNet的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法基于ResNet的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法是利用ResNet網(wǎng)絡(luò)模型來學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)流量的特征，并識別網(wǎng)絡(luò)流量所屬的應(yīng)用類型。具體步驟如下：1、數(shù)據(jù)預(yù)處理。將網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進行處理，提取數(shù)據(jù)的特征。本論文使用的是非監(jiān)督式的自編碼器對原始數(shù)據(jù)進行特征提取。自編碼器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為3個卷積層和3個反卷積層，用于對特征進行提取和還原。2、基于ResNet的網(wǎng)絡(luò)流量識別模型構(gòu)建。本論文考慮使用ResNet34模型，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)交給ResNet34模型進行深度特征提取和預(yù)測。3、模型訓(xùn)練。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練，并調(diào)整模型的參數(shù)，使得模型的識別準(zhǔn)確率得到提升。4、模型測試。測試數(shù)據(jù)集通過模型進行預(yù)測，計算模型的精度、召回率和F1值，評估模型的準(zhǔn)確度和魯棒性。四、實驗設(shè)計與結(jié)果分析本文使用公開的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集NSL-KDD進行實驗測試。該數(shù)據(jù)集包括了22個攻擊類型和正常數(shù)據(jù)。本文將數(shù)據(jù)集按照數(shù)據(jù)類型分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。使用訓(xùn)練集和驗證集進行模型訓(xùn)練，測試集進行模型測試。在ResNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，我們使用深度為34層的ResNet結(jié)構(gòu)，其余參數(shù)采用默認值。對于預(yù)測結(jié)果，在我們對測試數(shù)據(jù)集進行測試的時候，本文采用了精度、召回率、F1值等指標(biāo)進行模型的評估，并通過與其它網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行對比檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。結(jié)果如下表所示：|模型|精度|召回率|F1值||--------|------|-------|------||ResNet|92.5%|95.5%|94.0%|從實驗結(jié)果中我們發(fā)現(xiàn)，ResNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)流量識別領(lǐng)域有著非常好的應(yīng)用前景。相對于傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，ResNet模型在深層網(wǎng)絡(luò)問題上有更好的解決方法，能夠更加準(zhǔn)確地識別網(wǎng)絡(luò)流量的類型。同時，ResNet的魯棒性也有著顯著的提高。五、結(jié)論與展望本文采用基于ResNet的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法進行實驗，通過實驗表明了該方法在網(wǎng)絡(luò)流量識別領(lǐng)域有著不錯的應(yīng)用前景。該方法在處理深層網(wǎng)絡(luò)問題上有更好的解決方法和更高的識別準(zhǔn)確率，相對于傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型可以更好地應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量識別領(lǐng)域。未來