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    基于改進(jìn)RoBERTa的惡意加密流量檢測(cè)*

    2023-02-23 04:55:26楊立圣羅文華中國(guó)刑事警察學(xué)院
    警察技術(shù) 2023年1期
    關(guān)鍵詞:加密向量流量

    楊立圣 羅文華 中國(guó)刑事警察學(xué)院

    引言

    隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,流量數(shù)據(jù)的傳輸更為頻繁。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)作為傳輸信息數(shù)據(jù)的重要載體,若其存在安全漏洞及缺陷,且流量數(shù)據(jù)以非加密形式傳輸,那么數(shù)據(jù)的安全性和可靠性將無(wú)法保證。流量加密技術(shù)是保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的隱私性和安全性的重要手段。近些年來(lái),隨著加密技術(shù)不斷發(fā)展,流量加密技術(shù)也廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中。在2019年已有超過(guò)80%的網(wǎng)絡(luò)流量加密傳輸,且加密流量占網(wǎng)絡(luò)流量的比率仍在逐年升高[1]。加密流量雖保護(hù)了用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全,但也為惡意加密流量的檢測(cè)識(shí)別帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。攻擊者可使用流量加密技術(shù)隱藏惡意流量,從而逃避網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)系統(tǒng)的識(shí)別與檢測(cè)[2],這為公安機(jī)關(guān)打擊黑客類(lèi)網(wǎng)絡(luò)犯罪、維護(hù)網(wǎng)絡(luò)空間的秩序和安全帶來(lái)了困難。因此,如何有效地識(shí)別檢測(cè)惡意加密流量,對(duì)于公安機(jī)關(guān)維護(hù)網(wǎng)絡(luò)空間安全、有效打擊黑客類(lèi)網(wǎng)絡(luò)犯罪、提升網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管效率具有重要意義。

    一、相關(guān)研究及本文貢獻(xiàn)

    (一)相關(guān)研究

    惡意網(wǎng)絡(luò)流量檢測(cè)是對(duì)大量通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)街鳈C(jī)的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的過(guò)程[3]。惡意網(wǎng)絡(luò)流量檢測(cè)是網(wǎng)絡(luò)入侵系統(tǒng)的關(guān)鍵應(yīng)用,也是網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究重點(diǎn)。目前針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的檢測(cè)研究發(fā)展迅速,從發(fā)展進(jìn)程的角度來(lái)看,惡意流量識(shí)別方法可以大致分為四種[4]:基于端口號(hào)方法、深度包檢測(cè)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法以及深度學(xué)習(xí)方法。基于端口號(hào)的方法主要是根據(jù)流量包中的端口號(hào)來(lái)進(jìn)行流量識(shí)別,但隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,此方法的缺陷也越來(lái)越明顯[5]。新產(chǎn)生的應(yīng)用會(huì)定義通信端口號(hào),端口號(hào)與應(yīng)用之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系可能會(huì)發(fā)生改變;某些應(yīng)用在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)采用的端口號(hào)不固定;多個(gè)服務(wù)的數(shù)據(jù)包可能采用同一個(gè)端口號(hào),這些問(wèn)題都導(dǎo)致了采用該方法進(jìn)行流量識(shí)別無(wú)法滿足目前對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確性和可靠性的要求。深度包檢測(cè)方法主要是對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)包進(jìn)行檢測(cè),匹配關(guān)鍵字以及數(shù)據(jù)包的行為模式,但該方法主要針對(duì)的是未加密流量。由于加密流量和非加密流量存在較大的差異[6],如:加密流量和非加密流量的內(nèi)容顯著不同、不同的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議也會(huì)采用不同的加密算法等,這些都為加密流量的識(shí)別檢測(cè)帶來(lái)了巨大困難[7]。為了對(duì)加密流量進(jìn)行有效識(shí)別,產(chǎn)生了基于特征工程的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,該方法依賴于統(tǒng)計(jì)或者時(shí)間序列特征,利用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn)加密流量分類(lèi)。但基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法在特征工程階段代價(jià)較高,識(shí)別結(jié)果依賴于所選定的特征,這使得其泛化性不強(qiáng)。深度學(xué)習(xí)方法避免了復(fù)雜的特征工程,該方法通過(guò)原始輸入和對(duì)應(yīng)標(biāo)簽學(xué)習(xí)兩者之間的非線性關(guān)系,通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)提取特征并實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。基于原始流量表示的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)雖然可以對(duì)加密流量數(shù)據(jù)特征進(jìn)行自動(dòng)提取,但其主要依據(jù)是帶有標(biāo)簽的流量數(shù)據(jù),并未充分挖掘無(wú)標(biāo)簽的流量數(shù)據(jù)特征。

    目前,使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)中預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行惡意加密流量的研究較少。盡管PERT[8]開(kāi)創(chuàng)了將預(yù)訓(xùn)練模型引入加密流量任務(wù)分類(lèi)的先河,但其方法較為生硬,缺乏輸入表示和預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的設(shè)計(jì),影響分類(lèi)效果。突發(fā)(Burst)特征作為加密流量的一種重要特征[9],比較廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)方法,但特征工程提取的突發(fā)特征僅僅有長(zhǎng)度信息,其深層次的特征信息并未被有效發(fā)掘。ET-BERT[10]提取突發(fā)流量數(shù)據(jù)作為模型輸入序列,并采用預(yù)訓(xùn)練任務(wù)發(fā)掘突發(fā)特征的深層特征信息,但其提出的掩碼BURST任務(wù)以靜態(tài)方式對(duì)突發(fā)特征進(jìn)行遮罩,降低了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性以及數(shù)據(jù)的復(fù)用效率。

    (二)本文貢獻(xiàn)

    為了更好地提取惡意加密流量特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意加密流量的有效檢測(cè),本文提出了一種改進(jìn)RoBERTa的惡意加密流量檢測(cè)方法。首先將無(wú)標(biāo)簽的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,轉(zhuǎn)換為由標(biāo)記組成的輸入表示。為使RoBERTa適應(yīng)惡意加密流量檢測(cè)任務(wù)的需求,對(duì)RoBERTa進(jìn)行改進(jìn),提出了動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩任務(wù)以學(xué)習(xí)表征信息并進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,再利用預(yù)訓(xùn)練后得到的模型在惡意流量檢測(cè)任務(wù)上,使用少量帶標(biāo)簽的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)微調(diào),以達(dá)到更好的檢測(cè)效果。

    本文的主要貢獻(xiàn)如下:

    (1)將RoBERTa模型引入惡意加密流量檢測(cè)任務(wù),并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),提出動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩預(yù)訓(xùn)練任務(wù),利用大規(guī)模無(wú)標(biāo)簽加密流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,使模型充分挖掘無(wú)標(biāo)簽的流量數(shù)據(jù)特征。

    (2)以加密流量中的突發(fā)流量特征作為分類(lèi)依據(jù),充分考慮到突發(fā)流量特征的重要性和強(qiáng)顯性。

    (3)將突發(fā)流量特征轉(zhuǎn)化為匹配模型的標(biāo)記特征,避免了復(fù)雜的特征工程,并提高了模型的遷移能力。

    二、面向惡意流量檢測(cè)的RoBERTa模型改進(jìn)

    RoBERTa模型原本是應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練模型,是對(duì)BERT[11]模 型的改進(jìn)版本。Liu等人[12]對(duì)BERT 模型進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),BERT仍存在較大的優(yōu)化空間,并針對(duì)BERT模型中的一些設(shè)計(jì)缺陷,進(jìn)行合理地優(yōu)化,提出了RoBERTa預(yù)訓(xùn)練模型。RoBERTa在BERT預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上,將掩碼語(yǔ)言模型進(jìn)行修改,提出了動(dòng)態(tài)掩碼技術(shù),使模型在預(yù)訓(xùn)練階段可以挖掘語(yǔ)料庫(kù)的更深層次特征信息。RoBERTa在一系列自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了優(yōu)于BERT的效果。由于RoBERTa在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中性能表現(xiàn)優(yōu)異,考慮將RoBERTa模型引入惡意流量檢測(cè)任務(wù),但引入過(guò)程不能生搬硬套,需要對(duì)一些技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。為了使其匹配惡意加密流量檢測(cè)任務(wù),對(duì)其進(jìn)行如下改進(jìn)。

    (一)輸入表示

    數(shù)據(jù)流量可能包含不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)流,為了使表征更具有穩(wěn)定性和區(qū)別性,首先從原始數(shù)據(jù)中將具有相同協(xié)議、IP地址、端口號(hào)的數(shù)據(jù)流相分離,使每一部分都包含同種類(lèi)型流量的完整會(huì)話,再?gòu)耐暾麜?huì)話中得到突發(fā)流量。在加密流量分類(lèi)領(lǐng)域,突發(fā)特征是一種極為重要的特征。突發(fā)是方向相同的連續(xù)流序列,其中流序列必須滿足源IP地址、源端口號(hào)、目的IP地址、目的端口號(hào)以及協(xié)議均相同。突發(fā)可用(1)、(2)式表示。

    普通高中財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)核算工作的質(zhì)量會(huì)影響到高中資金活動(dòng)的使用,所以需要提升會(huì)計(jì)核算的質(zhì)量和效率。就目前的具體分析來(lái)看,如何在會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)中,會(huì)計(jì)核算的項(xiàng)目確定清楚,具體核算的內(nèi)容明確,有效的避免核算的紕漏,在會(huì)計(jì)核算中明確內(nèi)容十分的必要?;诖耍瑥母咧芯唧w工作實(shí)踐入手對(duì)會(huì)計(jì)核算的具體內(nèi)容做清楚的分析,然后基于內(nèi)容討論研究會(huì)計(jì)核算質(zhì)量提升的策略和方法,這于實(shí)踐工作而言價(jià)值十分突出。

    其中n表示單向數(shù)據(jù)包的數(shù)量,t表示數(shù)據(jù)包具有相同的IP地址、源端口號(hào)、目的IP地址、目的端口號(hào)以及協(xié)議。

    獲得突發(fā)后,需要將突發(fā)轉(zhuǎn)換為可以用于預(yù)訓(xùn)練的標(biāo)記。將用十六進(jìn)制位表示的突發(fā),按照兩個(gè)字節(jié)為單位進(jìn)行分組。將分組后的數(shù)值單位進(jìn)行編碼,編碼范圍為0到65535,每個(gè)單位都有唯一的編碼與之對(duì)應(yīng),并將單位與編碼的記錄生成詞表,該詞表的最大記錄長(zhǎng)度為65536。詞表中還需包含特殊標(biāo)記,如[CLS]、[PAD]、[MASK]。其中[CLS]主要用于實(shí)現(xiàn)分類(lèi)任務(wù),與[CLS]對(duì)應(yīng)的最后一層隱藏層輸出向量表示為輸入對(duì)應(yīng)的類(lèi)別信息。[PAD]為填充符號(hào),當(dāng)輸入序列不滿足最小長(zhǎng)度要求時(shí)會(huì)使用[PAD]標(biāo)記填充到指定長(zhǎng)度。[MASK]為遮罩標(biāo)記,用于預(yù)訓(xùn)練任務(wù)中對(duì)突發(fā)轉(zhuǎn)換成的標(biāo)記序列進(jìn)行遮罩。將流量轉(zhuǎn)化為符號(hào)表示的過(guò)程如圖1。

    獲得標(biāo)記后,需要將標(biāo)記轉(zhuǎn)換為向量表示,該向量稱為輸入表示,生成輸入表示過(guò)程如圖2。

    輸入表示由標(biāo)記向量與位置向量之和組成。輸入表示v計(jì)算公式如式(3)。

    其中v t表 示標(biāo)記向量,v p表示位置向量。

    標(biāo)記向量是由標(biāo)記向量矩陣和輸入序列相乘得到的實(shí)值向量表示。標(biāo)記向量v t的計(jì)算公式如式(4)。

    其中e t為輸入序列的向量表示,xx表示詞表大小,N為最大序列長(zhǎng)度,d為標(biāo)記向量維度,這里d=768。

    位置向量用來(lái)表示每個(gè)輸入標(biāo)記的位置信息。位置向量v p的計(jì)算公式如式(5)。流量數(shù)據(jù)中位置與傳輸?shù)臅r(shí)間及順序有較大關(guān)系,使用位置向量就可以很好地學(xué)習(xí)這些關(guān)系。將輸入標(biāo)記按照位置順序產(chǎn)生位置編碼,再利用位置向量矩陣與位置編碼相乘得到位置向量。

    其中e p為輸入序列的位置編碼N為最大序列長(zhǎng)度,d為位置向量維度,這里d=768。

    (二)嵌入表示

    獲得輸入表示后,輸入表示會(huì)經(jīng)過(guò)多層Transformer編碼器結(jié)構(gòu)。Transformer編碼器結(jié)構(gòu)如圖3。

    Transformer編碼器的核心就是多頭自注意力機(jī)制,采用該機(jī)制可以捕獲突發(fā)中的流量數(shù)據(jù)符號(hào)表示的前后依賴信息。通過(guò)使用三個(gè)不同的權(quán)重矩陣W q、W k、W v將輸入向量分別映射為查詢向量(Q)、鍵向量(K)和值向量(V),并通過(guò)式(6)計(jì)算出注意力輸出結(jié)果。再通過(guò)式(7)和式(8)拼接計(jì)算再次映射,生成一個(gè)最終的多頭注意力值。

    其中:

    將多頭注意力值與輸入表示相加,再通過(guò)正則化和全連接層,將正則化后的結(jié)果與通過(guò)全連接層后得到的結(jié)果再進(jìn)行相加操作,所得結(jié)果再進(jìn)行正則化,得到單層的Transformer編碼器的輸出結(jié)果。輸入表示通過(guò)多層的Transformer編碼器模塊,最終得到嵌入表示結(jié)果。

    (三)動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩任務(wù)

    預(yù)訓(xùn)練階段就是通過(guò)大規(guī)模的流量數(shù)據(jù),采用特定預(yù)訓(xùn)練任務(wù)更新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的權(quán)重和偏置,以達(dá)到輸入表示的最好嵌入表示結(jié)果。在預(yù)訓(xùn)練階段中,預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的設(shè)計(jì)極為重要。預(yù)訓(xùn)練任務(wù)設(shè)計(jì)的基本思想是,對(duì)于突發(fā)流量數(shù)據(jù)輸入表示的單個(gè)標(biāo)記進(jìn)行遮罩,使模型完成類(lèi)似于完形填空的任務(wù),以學(xué)習(xí)流量特征信息。

    由于靜態(tài)遮罩會(huì)降低訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性及數(shù)據(jù)的復(fù)用效率,提出動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩任務(wù)。動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩任務(wù)示意圖如圖4。

    動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩任務(wù)在預(yù)訓(xùn)練階段采用,該任務(wù)的核心是在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中實(shí)時(shí)決定掩碼位置,對(duì)流量標(biāo)記進(jìn)行遮罩,并令模型預(yù)測(cè)被遮罩的內(nèi)容,以學(xué)習(xí)突發(fā)的深層特征信息。在對(duì)預(yù)訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)加載過(guò)程中,獲取當(dāng)前序列的序列長(zhǎng)度,利用隨機(jī)產(chǎn)生整數(shù)的函數(shù),從0到序列長(zhǎng)度-1的范圍內(nèi)生成一個(gè)隨機(jī)數(shù),將該隨機(jī)數(shù)對(duì)應(yīng)位置的標(biāo)記單元進(jìn)行遮罩。這樣可以保證無(wú)論訓(xùn)練多少輪,都可以在最大程度上保證同一個(gè)突發(fā)流量在不同輪次下產(chǎn)生不同的掩碼遮罩方式。

    三、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    (一)數(shù)據(jù)集及預(yù)處理

    本文選用ISCX-VPN加密流量數(shù)據(jù)集驗(yàn)證模型對(duì)加密流量的分類(lèi)效果,選用USTC-TFC加密流量數(shù)據(jù)集驗(yàn)證模型對(duì)惡意加密流量的檢測(cè)效果。ISCX-VPN數(shù)據(jù)集按照流量類(lèi)型分為ISCX-VPN-App和ISCX-VPN-Service。將數(shù)據(jù)集中每一類(lèi)別的流量隨機(jī)選出5000個(gè)樣本,不足5000的選擇其所有樣本。隨機(jī)選擇后的數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)信息如表1~表3所示。

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    將樣本中的ARP與DHCP等無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)包刪除,避免其對(duì)實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生影響。對(duì)于分組的首部,去除以太網(wǎng)幀首部、IP首部,以及TCP首部中的協(xié)議端口信息等具有強(qiáng)指向性的信息。在使用微調(diào)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)任務(wù)時(shí),將數(shù)據(jù)集按照8:1:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。

    (二)實(shí)驗(yàn)環(huán)境及超參數(shù)設(shè)置

    本文實(shí)驗(yàn)采用物理主機(jī)連接云服務(wù)器的方式,使用云服務(wù)器運(yùn)行Python腳本。物理主機(jī)使用SSH連接Linux云服務(wù)器。云服務(wù)器的環(huán)境配置如下:處理器為AMD EPYC 7601 256G 64核,實(shí)際分配16核CPU,顯卡為NVIDIA GeForce RTX 3090,顯存大小為24GB,代碼基于Python3.8,深度學(xué)習(xí)框架主要使用PyTorch 1.12.0+CUDA 11.3版本,運(yùn)行內(nèi)存為256GB,實(shí)際分配64GB。

    用于惡意加密流量檢測(cè)的改進(jìn)RoBERTa模型參數(shù)設(shè)置如下:改進(jìn)的RoBERTa包含12層Transformer編碼器,隱藏層維度為768,有12個(gè)自注意力頭,在預(yù)訓(xùn)練階段僅采用動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩任務(wù)。模型選擇NLLLoss損失函數(shù),優(yōu)化器選擇AdamW,批量大小為32,學(xué)習(xí)率為2e-5,epoch大小為10。

    (三)評(píng)價(jià)指標(biāo)

    本文對(duì)加密流量檢測(cè)任務(wù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)采用四種常用的指標(biāo):準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1。四種指標(biāo)的計(jì)算方法為:

    對(duì)于全部類(lèi)別分類(lèi)情況的評(píng)估,采用宏平均的方式進(jìn)行計(jì)算。

    (四)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    為了驗(yàn)證模型對(duì)加密流量分類(lèi)任務(wù)的有效性,本文選擇了幾種常見(jiàn)的用于加密流量分類(lèi)任務(wù)的深度學(xué)習(xí)方法,分別是:Deep Fingerprinting(DF)、FS-Net、GraphDApp、Deeppacket、PERT。其在ISCX-VPN數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果[9]與改進(jìn)的RoBERTa模型在ISCX-VPN數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4、表5。

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    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的RoBERTa模型在對(duì)加密流量檢測(cè)分類(lèi)任務(wù)上確實(shí)有效,且效果較其它方法更為理想。相較于沒(méi)有使用預(yù)訓(xùn)練模型的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)方法,改進(jìn)的RoBERTa模型對(duì)加密流量的分類(lèi)效果有顯著提升。相較于未對(duì)模型設(shè)計(jì)預(yù)訓(xùn)練任務(wù)和輸入表示的PERT模型,該方法也優(yōu)于PERT模型的分類(lèi)效果。相較于使用掩碼突發(fā)模型預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的ET-BERT模型,動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩任務(wù)使模型學(xué)習(xí)到更深層次的突發(fā)特征信息,可以有效地提高分類(lèi)效果。

    為了驗(yàn)證該模型在惡意加密流量檢測(cè)任務(wù)中的表現(xiàn)效果,選用上述深度學(xué)習(xí)及預(yù)訓(xùn)練模型在數(shù)據(jù)集USTCTFC上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表6。

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    從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,改進(jìn)RoBERTa模型對(duì)于惡意加密流量的檢測(cè)效果要優(yōu)于其他模型,該模型與其他未使用預(yù)訓(xùn)練模型的深度學(xué)習(xí)方法效果對(duì)比較為明顯,改進(jìn)的RoBERTa在準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)上均有顯著提升。

    四、結(jié)語(yǔ)

    針對(duì)惡意加密流量與日俱增的現(xiàn)狀及現(xiàn)有惡意加密流量檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)效率低下的問(wèn)題,本文提出一種改進(jìn)的RoBERTa模型,該模型在自然語(yǔ)言處理中的RoBERTa模型基礎(chǔ)上,為保證其可以遷移到惡意加密流量檢測(cè)任務(wù),對(duì)模型進(jìn)行了調(diào)整。首先從流量中提取突發(fā),并將其轉(zhuǎn)化為RoBERTa模型可接受的輸入表征形式。在預(yù)訓(xùn)練階段采用動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩,以實(shí)現(xiàn)對(duì)突發(fā)深層次特征的有效挖掘。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型對(duì)于加密流量具有良好的分類(lèi)能力且對(duì)惡意加密流量檢測(cè)也可以達(dá)到很好的效果,有助于公安機(jī)關(guān)提高預(yù)警、研判、打擊黑客類(lèi)網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)的效率。

    但本文在改進(jìn)的RoBERTa模型的預(yù)訓(xùn)練階段僅僅使用了動(dòng)態(tài)突發(fā)遮罩,并未對(duì)不同突發(fā)之間的深層關(guān)系進(jìn)行考量。下一步將對(duì)跨文檔整句輸入任務(wù)進(jìn)行改進(jìn),使其適應(yīng)惡意加密流量檢測(cè)任務(wù),以獲得更好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,并增加其在打擊黑客類(lèi)網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)中的實(shí)踐應(yīng)用。

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