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研究突出了

技术视角:深度学习时代的流量分类

由雅典娜Markopoulou
ACM通信，2022年10月，第65卷第10期，第74页
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网络流分类是网络中的一个基本问题。在对网络流量进行观察后，目标是推断感兴趣的属性，例如是什么应用程序生成了流量。这使网络运营商能够监视和优化性能，检测异常或恶意软件，阻止不想要的流量，通知容量规划，等等。

这个问题已经被广泛研究了20多年，使用了基于领域专业知识的启发式和自动化方法的组合。有些技术依赖于硬编码规则，例如使用知名端口或服务器。例如，DNS请求、HTTP Host字段或TLS中的SNI字段都可能显示所联系的服务器的名称(例如，server.netflix.com)，这反过来可能是服务本身的指示。其他技术依赖于行为特征，如流量统计、通信模式或流量时间序列。例如，ip语音应用程序生成小的、均匀间隔的数据包;Web应用程序产生突发流量;智能家居设备偶尔会与云交换状态更新和命令。

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