基于人工免疫识别的网络流量异常检测算法数据集

流量特征描述是当今安全行业面临的主要挑战之一。新应用和服务的不断发展和生成，以及加密通信的扩展使它成为一项艰巨的任务。虚拟专用网络(VPN)是一种越来越流行的加密通信服务，它是一种绕过审查以及访问地理锁定服务的方法。在本文中，我们研究了基于流的时间相关特征在检测VPN流量和根据流量类型（例如浏览、流媒体等）将加密流量描述为不同类别的有效性。我们使用两种不同的著名机器学习技术（C4.5和 KNN）来测试我们特征的准确性。我们的结果显示出很高的准确性和性能，证实了时间相关特征是加密流量特征的良好分类器。