Study On Optical Communications, Volume. 49, Issue 3, 19(2023)
High Precision Traffic Identification Method based on GAN and XGBoost Fusion
Figures & Tables(10)
Table 1. The application types
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应用类型 类型介绍 业务类别 流媒体类 视频、直播流量 1 下载类 文件类业务的上传与下载 2 即时类 微信等社交平台数据交互、网页浏览 3 邮件类型 邮箱流量 4
Table 2. The traffic characteristics
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流量特征字段 描述 dpnum 数据流总报文数 dpl_total 数据流报文总长度 dpnum_s 发包率 dpl_s 流发送速率(按字节) duration 流持续时间 dpl_max 最大报文长度 dpl_min 最小报文长度 dpl_mean 平均报文长度 dpl_std 报文长度标准差 fpnum 上行流报文总数 fpl_total 上行流报文总长度 fpl_max 上行流最大报文长度 fpl_min 上行流最小报文上行长度 fpl_mean 上行流平均报文上行长度 fpl_std 上行流报文长度标准差 bpnum 下行流包总数目 bpl_total 下行流报文总长度 bpl_max 下行流最大报文长度 bpl_min 下行流最小报文长度 bpl_mean 下行流平均报文长度 bpl_std 下行流报文长度标准差
Table 3. The feature number and accuracy of application identification
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特征数 准确率(%) 特征数 准确率(%) 10 92.26 12 94.51 14 96.15 16 97.32 18 97.58 21 97.72
Table 4. The number and accuracy of the sample sets
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业务类型 样本数 生成样本数 总样本数 准确率(%) 混合样本准确率(%) 1 9 980 1 000 10 980 93.70 98.85 2 6 324 2 532 8 856 90.20 97.75 3 3 500 4 737 8 237 82.25 97.30 4 3 150 4 850 8 000 71.50 96.98
Table 5. Comparison of accuracy of different algorithm models
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算法 准确率(%) 朴素贝叶斯 44.80 随机森林 80.25 决策树 85.90 CNN 85.38 循环神经网络 82.25 本文算法 97.32
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Qi-feng GUAN, Su ZHAO, Xiao-rong ZHU. High Precision Traffic Identification Method based on GAN and XGBoost Fusion[J]. Study On Optical Communications, 2023, 49(3): 19
Paper Information
Category: Research Articles
Received: Jul. 28, 2022
Accepted: --
Published Online: Jun. 12, 2023
The Author Email: Qi-feng GUAN (841822982@qq.com)
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