論文の概要: Revolutionizing Encrypted Traffic Classification with MH-Net: A Multi-View Heterogeneous Graph Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03279v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 16:50:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:47.340734
• Title: Revolutionizing Encrypted Traffic Classification with MH-Net: A Multi-View Heterogeneous Graph Model
• Title（参考訳）: マルチビューヘテロジニアスグラフモデルMH-Netによる暗号化トラフィック分類の革命
• Authors: Haozhen Zhang, Haodong Yue, Xi Xiao, Le Yu, Qing Li, Zhen Ling, Ye Zhang,
• Abstract要約: MH-Netは、マルチビューの不均一なトラフィックグラフを利用する、ネットワークトラフィックを分類するための新しいアプローチである。 我々は、学習したトラフィック単位表現の堅牢性を強化するために、マルチタスク方式でコントラスト学習を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.750119354563733
• License:
• Abstract: With the growing significance of network security, the classification of encrypted traffic has emerged as an urgent challenge. Traditional byte-based traffic analysis methods are constrained by the rigid granularity of information and fail to fully exploit the diverse correlations between bytes. To address these limitations, this paper introduces MH-Net, a novel approach for classifying network traffic that leverages multi-view heterogeneous traffic graphs to model the intricate relationships between traffic bytes. The essence of MH-Net lies in aggregating varying numbers of traffic bits into multiple types of traffic units, thereby constructing multi-view traffic graphs with diverse information granularities. By accounting for different types of byte correlations, such as header-payload relationships, MH-Net further endows the traffic graph with heterogeneity, significantly enhancing model performance. Notably, we employ contrastive learning in a multi-task manner to strengthen the robustness of the learned traffic unit representations. Experiments conducted on the ISCX and CIC-IoT datasets for both the packet-level and flow-level traffic classification tasks demonstrate that MH-Net achieves the best overall performance compared to dozens of SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: ネットワークセキュリティの重要性が高まり、暗号化されたトラフィックの分類が緊急の課題として浮上した。 従来のバイトベースのトラフィック分析手法は、情報の厳密な粒度に制約され、バイト間の多様な相関を十分に活用できない。 これらの制約に対処するために,マルチビューの不均一なトラフィックグラフを利用してトラフィックバイト間の複雑な関係をモデル化するネットワークトラフィックの分類手法であるMH-Netを提案する。 MH-Netの本質は、様々なトラフィックビットを複数の種類のトラフィック単位に集約することにある。 ヘッダとロードの関係など,さまざまなタイプのバイト相関を考慮することで,MH-Netはトラヒックグラフに不均一性を付与し,モデル性能を著しく向上させる。 特に,学習したトラフィック単位表現の堅牢性を高めるために,マルチタスク方式でコントラスト学習を採用する。 パケットレベルのトラフィック分類タスクとフローレベルのトラフィック分類タスクの両方を対象としたICCXとCIC-IoTデータセットで実施された実験により、MH-Netは数十のSOTAメソッドと比較して、全体的なパフォーマンスが最高であることが示された。

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