# open-source

**Repository Path**: foreverqueen/open-source

## Basic Information

- **Project Name**: open-source
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: AGPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 5
- **Forks**: 3
- **Created**: 2025-01-03
- **Last Updated**: 2025-03-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


ET-BERT是一个基于预训练Transformer模型的加密流量分类项目，旨在解决网络安全与隐私保护中的加密流量分析难题。以下是该项目的核心内容：

### 1. **项目背景与目标**
ET-BERT（Encrypted Traffic BERT）由中国科学院信息工程研究所团队研发，于2022年在WWW国际会议上发表。其核心目标是通过深度学习技术，在不解析加密流量明文的前提下，准确识别和分类不同场景下的加密流量（如VPN、Tor、TLS等），同时保护用户隐私。

### 2. **技术架构**
- **预训练Transformer模型**：采用多层注意力机制捕捉数据包间的上下文关系，从大规模无标签加密流量中学习通用特征。
- **掩码突发模型**：通过掩码部分数据包序列，训练模型预测突发流量模式，提升对加密数据的适应性。
- **同源突发预测**：结合流量的时间关联性，增强对同类型流量的分类精度。

### 3. **应用场景**
- **网络安全监控**：实时检测异常流量（如恶意软件通信）。
- **数据中心管理**：优化资源分配，保障不同应用的服务质量。
- **法律合规检查**：在不泄露隐私的前提下识别违规流量行为。

### 4. **项目特点**
- **高效学习**：通过预训练减少对标注数据的依赖，仅需少量微调即可适配特定任务。
- **高精度泛化**：在多个加密流量数据集（如CSTNET-TLS 1.3）上达到SOTA性能，F1分数提升显著。
- **易用性**：提供开源代码、详细文档及示例，支持快速集成到现有系统中。

### 5. **开源与部署**
原项目已开源，本项目基于原项目进行该校二（GitHub仓库：[ET-BERT](https://github.com/linwhitehat/ET-BERT)）：
1. 克隆仓库并安装依赖（Python 3.6+、PyTorch等）。
2. 预处理加密流量数据，提取特征向量。
3. 根据任务需求调整参数（如批次大小、学习率），执行预训练或微调。