Loading...

The Application of Deep Learning on Network Traffic Classification

Lotfollahi, Mohammad | 2017

630 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 49848 (19)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Computer Engineering
  6. Advisor(s): Jafari Siavoshani, Mahdi
  7. Abstract:
  8. Almost all of the network traffic classification systems use pre-defined extracted features by the experts in computer network. These features include regular expressions, port number, information in the header of different layers and statistical feature of the flow. The main problem of the traffic analysis and anomaly detection system lies in finding appropriate features. The feature extraction is a time consuming process which needs an expert to be done. It is notable that the classification of special kinds of traffic like encrypted traffic is impossible using some subset of mentioned features.The lack of integration in feature detection and classification is also another important issue which need to be considered. We propose a solution based on deep learning and artificial neural networks to solve aforementioned problems.We use autoencoders and convolutional networks to do classification and characterization of network the traffic. The state-ofthe- art results achieved by our solution show that this approach is capable to identify encrypted traffic and surpass the accuracy achieved by almost every classical method in this area of research
  9. Keywords:
  10. Feature Extraction ; Deep Learning ; Artificial Neural Network ; Network Traffic ; Traffic Identification

 Digital Object List

 Bookmark

  • فهرست شکل‌ها
  • فهرست جدول‌ها
  • مقدمه
    • دسته‌بندی ترافیک
      • چالش‌ها
      • دسته‌بند بهینه
      • اهمیت ترافیک نظیر به نظیر
    • مبانی شبکه‌های عصبی
    • یادگیری ژرف
      • خودرمزنگار‌ها
      • شبکه‌های پیچشی
    • جمع‌بندی
    • ساختار پایان‌نامه
  • روش‌های پیشین
    • طبقه‌بندی چند‌سطحی برای روش‌های دسته‌‌بندی ترافیک
      • طبقه‌بندی با استفاده از خروجی دسته‌‌بند
      • طبقه‌بندی با استفاد از ورودی
    • تکنیک‌های دسته‌‌بندی ترافیک
      • روش بررسی بار
      • روش‌های آماری ساده
      • روش Kiss
      • دسته‌‌بندی ریز مبتنی بر رفتار
      • روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
    • مدل‌های مبتنی بر گراف
    • چالش‌های باز در ‌دسته‌بندی ترافیک
    • جمع‌بندی
  • روش پیشنهادی
    • دادگان
    • دسته‌بندی ترافیک توسط یادگیری ژرف
      • استخراج ویژگی توسط خودرمزنگار
      • دسته‌بندی ترافیک توسط خودرمزنگار پشته‌شده
      • دسته‌بندی ترافیک با استفاده از شبکه‌های پیچشی عمیق
    • جمع‌بندی
  • نتایج آزمایش‌ها
    • شاخص‌های ارزیابی
    • نتایج اعمال روش پیشنهادی
      • استخراج ویژگی توسط خودرمزنگار
      • دسته‌بندی ترافیک توسط خودرمزنگار پشته‌شده
      • دسته‌بندی ترافیک توسط شبکه‌های پیچشی
    • تحلیل و مقایسه نتایج
    • ابزار پیاده‌سازی
    • جمع‌بندی
  • جمع‌بندی و کارهای آتی
  • مراجع
  • واژه‌نامه انگلیسی به فارسی
  • واژه‌نامه فارسی به انگلیسی
...see more