发布时间：2024-09-11浏览次数：次
近日，澳门六合彩论坛 陈一阁博士的论文《MPAF: Encrypted Traffic Classification with Multi-Phase Attribute Fingerprint》被网络安全领域的国际顶级期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》录用，该项研究成果由温州大学温州市智能网络实验室与北京工业大学合作完成。IEEE TIFS是国际网络安全领域的顶级期刊，中国计算机学会（CCF）推荐A类期刊，中国密码学会（CACR）推荐A类期刊，中科院SCI一区TOP期刊。
该论文提出了多阶段属性指纹（MPAF）系统，旨在解决现有加密流量分类方法面临的准确性和效率难题。随着传输层安全协议（TLS）的广泛应用，加密流量分类的需求愈发迫切，但现有方法在复杂场景中表现出较低的准确性，难以应对网络和安全服务的需求。
MPAF系统采用了三阶段机制，分别利用加密通信中不同时间点出现的特征属性，通过嵌入机制将离散属性转换为可计算的向量，并设计了基于叶节点掩蔽树的分类器。实验结果显示，MPAF在实际和公共数据集上的分类准确率达96.33%至99.42%，平均等待时间仅为0.18秒至0.45秒。尤其是在小规模训练数据集、跨数据集分类以及未知应用识别等高鲁棒性需求的场景中，MPAF表现优越。
这项研究的成功不仅为加密流量分类领域提供了新的解决方案，也为未来的网络管理和安全服务提供了强有力的技术支撑。
论文链接：//ieeexplore.ieee.org/document/10599293
