基于深度學習的實時網絡流量識別技術

一、引言

網絡流量識別作為網絡安全和管理的基礎，對檢測網絡攻擊、優化網絡性能和保障用戶隱私至關重要。然而，網絡應用多樣化及加密技術的普及，使得傳統的基于端口和特征的識別方法面臨嚴峻挑戰。深度學習技術，憑借卓越的特征提取與模式識別能力，為解決上述問題開辟了新途徑。本研究旨在探索深度學習技術在實時網絡流量識別中的應用，并提出一種高效準確的識別方法，以應對當前網絡環境下的復雜流量識別需求。

二、深度學習模型在網絡流量識別中的應用

（一）卷積神經網絡

在網絡流量識別領域，卷積神經網絡（CNN）通過將流量數據轉換為二維矩陣進行處理。具體來說，它將每個網絡數據包的前 n 個字節排列成一個固定大小的矩陣。CNN的第一層利用多個小型卷積核（如 3×3 或5×5 ）遍歷整個輸入矩陣，以提取如包頭模式或數據負載等局部特征。后續卷積層逐步提取更抽象的特征[;池化層（如最大池化）用于降維和提高模型魯棒性；全連接層綜合這些特征；輸出層使用柔性最大值傳輸函數，給出流量分類概率。CNN在加密流量方面表現出色，因為它能夠有效地捕捉加密數據中的微小統計差異，從而實現高準確率的識別。實踐中，使用殘差連接和批歸一化可以進一步提升CNN在流量識別任務中的性能。

（二）循環神經網絡

循環神經網絡（RNN）在網絡流量識別中將流量作為時間序列數據處理。每個時間步的輸入是單個網絡包的特征向量，涵蓋包大小、到達時間間隔等信息。RNN的隱藏狀態隨著處理每個包而更新，從而累積序列中的信息。在實際應用中，雙向RNN往往易被采用，同時考慮過去和未來的包信息。為了處理變長流量序列，可以采用動態RNN結構，該結構僅在序列處理完畢后輸出分類結果。引入注意力機制使得模型能夠專注于最關鍵的時間步，從而提升識別的準確度。在實際應用中，通過采用梯度裁剪技術來緩解梯度消失的問題，增強了RNN在處理長序列流量識別任務時的穩定性。

（三）長短期記憶網絡

長期記憶網絡（LSTM）在網絡流量識別中的應用類似于RNN，但能更有效地捕捉長期依賴關系。LSTM單元設計有輸入門、遺忘門和輸出門，這些門控機制使模型選擇性地保留或丟棄信息。在實踐中，每個網絡包能夠表示一個特征向量，涵蓋包大小、協議類型、標志位等。LSTM逐包處理這些向量，更新其內部狀態。在分類任務中，可以使用LSTM最后一個時間步的輸出作為結果，或對所有時間步的輸出的加權平均以獲得最終結果。為適應不同長度的流，通常采用序列填充技術，將短序列填充到固定長度。

（四）自編碼器

自編碼器在網絡流量識別領域主要用于特征提取和異常檢測兩個方面。在實際應用過程中，首先，將原始流量數據（如包大小序列或包頭信息）轉換成固定長度的向量。隨后，編碼器部分通過一系列全連接層將輸入數據壓縮成低維的特征表示，而解碼器則致力于從這個低維表示中重構原始輸入數據[2]。一旦訓練完成，編碼器輸出的特征向量可作為其他分類器的輸入。在異常檢測方面，通過比較重構誤差與預設的閾值，那些顯著超出閾值的誤差通常指示著潛在的異常情況。在實際的網絡環境中部署時，為了提升模型的表達能力，通常會采用堆疊自編碼器或變分自編碼器。

三、實時網絡流量識別系統架構

（一）數據采集模塊

數據采集模塊作為系統的門戶，承擔著從網絡中截取原始流量并執行初步處理的任務。在實際應用中，該模塊經常被配置在網絡的關鍵節點，如邊界路由器或核心交換機的鏡像端口。通過使用高性能網卡（如IntelX710系列）與專業的數據包捕獲庫（如DPDK）相結合，實現了高速數據采集，顯著降低了數據丟包率[3。捕獲的數據包首先經過協議解析，提取出關鍵信息，如源目的IP地址、端口號、協議類型等。對于加密的流量，還會額外記錄包的大小、到達時間間隔等統計特征。為了應對高速網絡環境下大量數據流的處理，采用了多線程并行處理架構，每個線程專注于特定的處理任務。在數據清洗階段，布隆過濾器被用來快速剔除重復的數據包，同時利用推拉窗技術將屬于同一會話的數據包進行聚合。為了確保實時性，使用環形緩沖區來存儲處理后的數據，以便下游模塊能夠快速訪問。

（二）深度學習模型模塊

深度學習模型模塊作為系統的核心，負責流量分類和特征提取。考慮到不同類型流量的特點，該模塊整合了多個預訓練模型，包括CNN、RNN、LSTM和自編碼器。模型選擇器依據當前網絡狀況和識別任務，動態地挑選出最適合的模型。例如，對于實時性要求高的場景，優先采用輕量級CNN模型；對于需要深入分析長期行為的應用識別，則會選擇LSTM模型。為了提高推理速度，可以采用模型量化技術，將浮點模型轉換為int8格式。這在精度損失可控的前提下，顯著提高了處理速度。同時，利用TensorRT等推理優化庫，以充分利用GPU的并行計算能力。模型更新方面，采用增量學習策略，定期使用新采集的數據來調整現有模型，以適應網絡環境的變化。為了應對未知的流量類型，可以集成自編碼器進行異常檢測，將重構誤差超過閾值的流量標記為潛在的新類別，并在后續進行人工分類和模型更新。

（三）實時識別模塊

實時識別模塊承擔著協調整個系統工作流程的重任，確保流量數據能夠被實時處理和識別。該模塊基于流水線架構，將識別過程細分為多個階段，包括特征提取、模型推理、結果聚合等，每個階段都由獨立的處理單元負責。它運用了高效的任務調度算法，如偷工減料，動態地平衡各處理單元的工作負載。為了應對突發流量，模塊實現了自適應緩沖機制，在負載高峰期自動增加緩沖區大小，以平滑處理壓力。針對不同優先級的流量，采用多級反饋隊列算法進行任務調度，確保關鍵流量得到優先處理。對于計算密集型的推理任務，利用CUDA技術實現GPU計算與數據傳輸的重疊，以最大化GPU利用率。結果緩存機制采用LRU（最近最少使用）策略，緩存常見流量的識別結果，從而減少重復計算。

（四）結果展示模塊

結果展示模塊為網絡管理員提供了一個直觀的可視化界面，便于理解和分析網絡流量狀況。該模塊基于B/S（瀏覽器/服務器）架構構建，前端界面采用Vue.js框架開發，以實現響應式設計，而后端則利用Node.js提供RESTfulAPI服務[4]。實時流量視圖通過WebSocket技術實現，確保了前后端數據的實時同步。此外，使用ECharts庫來繪制動態流量圖表，如協議分布餅圖、應用類型柱狀圖等。歷史趨勢分析功能依托時間序列數據庫（如InfluxDB）來存儲長期流量數據，并通過Grafana實現自定義dashboard，支持多維度的數據鉆取和對比分析。異常檢測結果則通過WebPush技術實時推送到管理員的終端設備。交互式查詢功能依托于Elasticsearch的強大能力，構建了一個高效的全文搜索引擎，能夠靈活支持多種復雜的組合查詢。報告生成模塊巧妙地使用Python的Pandas和Matplotlib兩大庫，能夠根據預設的模板，自動化地生成格式規范的PDF周期性報告。

四、實驗設計與結果分析

（一）實驗環境

實驗在配置高端的服務器上執行，包括了IntelXeonGold6248RCPU、NVIDIATeslaV10OGPU和256GBRAM。軟件環境方面，選用了Ubuntu20.04LTS操作系統，并以PyTorch1.9.0作為深度學習框架。數據集方面，包含了公開的ISCXVPN-nonVPN數據集和人們自行采集的校園網絡流量數據，總量達到 2TB 。數據預處理階段，使用Wireshark進行包解析，并通過Python腳本提取所需特征。為了更貼近真實網絡環境，實驗設計了多種網絡拓撲和流量模式，涵蓋了正常辦公流量、流媒體、P2P下載等多種場景。實驗過程分為離線訓練和在線測試兩個階段。在離線訓練階段，使用了 80% 的數據進行模型訓練，并用剩余的 20% 數據進行驗證。

在線測試階段，則模擬了不同負載下的實時網絡流量，從 100Mbps 到 10Gbps 不等。為了保證實驗的可重復性，研究組使用了固定的隨機種子，并對每組實驗重復進行了5次，最終結果取這5次實驗的平均值。

（二）評估指標

評估指標的選擇旨在全面衡量模型的識別能力和系統的實時性能。如表1所示，準確率反映模型整體識別正確的比例，而精確率和召回率則分別衡量模型識別某一類別的準確性和完整性。F1分數作為精確率和召回率的調和平均，提供了平衡的性能度量。混淆矩陣可用于詳細展示各類別之間的識別情況，特別是易混淆的流量類型。對于實時系統，處理延遲和吞吐量是關鍵指標，分別測量單個流量樣本的識別時間和單位時間內系統能處理的流量數量。此外，還引入了資源利用率指標，實時監控CPU、GPU和內存的使用情況，以評估系統在不同負載下的效率。為了評估模型對新型流量的適應能力，本研究設計了增量學習效果指標，測量模型在接收新數據后可識別性能的提升程度。

表1評估指標計算過程示例（基于CNN模型）

（三）模型性能比較

模型性能比較涉及CNN、RNN、LSTM和自編碼器四種深度學習模型。每個模型都通過網格搜索方法進行了超參數的優化，以保證比較的公正性[5。具體而言，CNN模型采用了三層卷積結構，每層之后都配備了最大池化層和批量歸一化層。RNN和LSTM模型均采用了雙向結構，并設置了128的隱藏層。自編碼器采用了五層編碼器和五層解碼器的對稱結構。所有模型均采用Adam優化器，學習率設定為0.001，批量大小為64。在訓練過程中，實施提前停止策略，即當模型性能在連續10個訓練周期內未見顯著提升時，訓練將自動終止。如表2所示，實驗結果表明，在大多數指標上，LSTM模型表現最佳，特別是在處理長序列流量時，其優勢尤為明顯。CNN模型在處理加密流量時表現突出，這可能歸因于其能夠有效捕捉加密數據中的微小統計特征。盡管自編碼器在分類任務上的表現不如其他模型，但在未知流量監測方面，它展現出其獨特優勢。

表2不同模型在驗證集上的訓練過程（準確率）

（四）實時性能分析

實時性能分析注重系統在不同流量負載下的處理能力，模擬了從 100Mbps 到 10Gbps 的不同流量場景，測試系統的吞吐量和延遲。實驗過程中，利用負載生成工具iperf3來模擬真的實網絡流量環境，通過調整數據包的大小和發送間隔，構建出多樣化的流量模式。如表3所示，當流量低于1Gbps時，系統能夠實時處理所有數據包，平均延遲維持在毫秒級。一旦流量增至5Gbps時，系統通過啟用多線程處理和GPU加速技術，依然能夠維持較低的丟包率。盡管在10Gbps的極限測試中，系統性能略有下降，但系統通過靈活調整采樣率和優化處理策略，系統仍確保了核心流量的迅速識別。最后還測試了系統在長時間運行（連續72小時）下的穩定性，結果表明，性能沒有明顯衰減。

表3不同流量負載下的系統性能

五、結束語

本研究提出的基于深度學習的實時網絡流量識別技術展現了顯著的性能優勢。在對比CNN、RNN、LSTM和自編碼器等模型后，發現LSTM在處理長序列數據時表現最佳，尤其是在捕捉長期依賴性方面。然而，Self-Attention模型在處理長序列依賴問題上也顯示出潛力，指明了方向。

盡管在處理更長的文本任務時可能不如LSTM。實驗結果表明，該技術在高達5Gbps的網絡環境中能夠保持較低的識別延遲和高準確率。然而，在 10Gbps 的極限測試中，系統性能出現一定程度的下降，為未來的優化作者單位：儲柱學 張志文馬鞍山師范高等專科學校

參考文獻

[1]常志華，許國輝.網絡攻擊檢測中基于深度學習的惡意流量識別[J].網絡安全技術與應用，2024，（06）：43-45.

[2]蔣志斌.基于深度學習的應用識別與策略控制方法研究[D].北方工業大學，2023.

[3]鄧華偉，李喜旺.基于深度學習的網絡流量異常識別與檢測[J].計算機系統應用，2023，32（02）：274-280.

[4]毛江漢.基于深度學習的智能語音系統加密流量識別方法的研究與實現[D].北京郵電大學，2022.

[5]白惠文，馬雪婧，劉偉偉，等.基于深度學習的匿名協議流量識別技術研究[J].計算機仿真，2021，38（07）：360-365.