論文の概要: Listen to Minority: Encrypted Traffic Classification for Class Imbalance
with Contrastive Pre-Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16453v2
- Date: Mon, 4 Sep 2023 17:42:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 02:16:56.699599
- Title: Listen to Minority: Encrypted Traffic Classification for Class Imbalance
with Contrastive Pre-Training
- Title（参考訳）: 小ささに耳を傾ける: クラス不均衡のための暗号化されたトラフィック分類
- Authors: Xiang Li, Juncheng Guo, Qige Song, Jiang Xie, Yafei Sang, Shuyuan
Zhao, and Yongzheng Zhang
- Abstract要約: 本稿では,PASS(Pre-trAining Semi-Supervised ETC)フレームワークを提案する。
PASSは、4つの公開データセット上で最先端のETC法と一般的なサンプリング手法より優れている。
本研究では,多様な特徴抽出器を用いたETC法を適応的に活用できるPASSの対照的な事前学習および擬似ラベル反復成分の汎用性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.060715234822006
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mobile Internet has profoundly reshaped modern lifestyles in various aspects.
Encrypted Traffic Classification (ETC) naturally plays a crucial role in
managing mobile Internet, especially with the explosive growth of mobile apps
using encrypted communication. Despite some existing learning-based ETC methods
showing promising results, three-fold limitations still remain in real-world
network environments, 1) label bias caused by traffic class imbalance, 2)
traffic homogeneity caused by component sharing, and 3) training with reliance
on sufficient labeled traffic. None of the existing ETC methods can address all
these limitations. In this paper, we propose a novel Pre-trAining
Semi-Supervised ETC framework, dubbed PASS. Our key insight is to resample the
original train dataset and perform contrastive pre-training without using
individual app labels directly to avoid label bias issues caused by class
imbalance, while obtaining a robust feature representation to differentiate
overlapping homogeneous traffic by pulling positive traffic pairs closer and
pushing negative pairs away. Meanwhile, PASS designs a semi-supervised
optimization strategy based on pseudo-label iteration and dynamic loss
weighting algorithms in order to effectively utilize massive unlabeled traffic
data and alleviate manual train dataset annotation workload. PASS outperforms
state-of-the-art ETC methods and generic sampling approaches on four public
datasets with significant class imbalance and traffic homogeneity, remarkably
pushing the F1 of Cross-Platform215 with 1.31%, ISCX-17 with 9.12%.
Furthermore, we validate the generality of the contrastive pre-training and
pseudo-label iteration components of PASS, which can adaptively benefit ETC
methods with diverse feature extractors.
- Abstract（参考訳）: モバイルインターネットは、様々な面で現代のライフスタイルを大きく変えてきた。
暗号化トラフィック分類(ETC)は、モバイルインターネットの管理において、特に暗号化通信を用いたモバイルアプリの爆発的な成長において、自然に重要な役割を果たす。
既存の学習ベースのETC手法では有望な結果を示しているが、現実のネットワーク環境では3倍の制限が残っている。
1)交通階級の不均衡によるラベルバイアス
2)部品共有による交通の均質性
3)十分なラベル付きトラフィックに依存したトレーニング。
既存のETCメソッドではこれらの制限に対処できない。
本稿では,新しい事前学習型etcフレームワークであるpassを提案する。
私たちの重要な洞察は、オリジナルのトレインデータセットを再サンプリングし、個々のアプリラベルを直接使用せずにコントラスト的な事前トレーニングを実行することで、クラス不均衡に起因するラベルバイアスの問題を回避すると同時に、前向きなトラフィックペアを近付け、負のペアを遠ざけることで、重複する同種トラフィックを区別する堅牢な特徴表現を得ることです。
一方,PASSは擬似ラベル反復と動的損失重み付けアルゴリズムに基づく半教師付き最適化戦略を設計し,大規模ラベル付きトラフィックデータを効果的に活用し,手動列車のデータセットアノテーションの作業量を軽減する。
PASSは、クラス不均衡とトラフィックの均一性の著しい4つの公開データセットに対して、最先端のETC法と一般的なサンプリング手法を上回り、Cross-Platform215のF1を1.31%、ICCX-17を9.12%で圧倒した。
さらに,様々な特徴抽出器を用いたetcメソッドを適応的に活用できるpassのコントラストプレトレーニングおよび擬似ラベル反復コンポーネントの汎用性を検証する。
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