emadkarimain/Encrypted-Traffic-Classification-XGBoost

# 基于机器学习的加密流量分类 本仓库包含一个全面的机器学习 pipeline，旨在无需解密的情况下识别网络应用产生的加密流量。通过分析统计特征（包长度、到达时间间隔），我们能够高精度地对流量进行分类。 ## 🚀 核心亮点 - **高准确率：** 使用 XGBoost 模型实现了 **97.2% 的准确率**。 - **强大的泛化能力：** 成功区分了多种流量类型（实时流量与批量存储流量）。 - **优化：** 通过 **5 折交叉验证 (5-fold Cross-Validation)** 实现了自动化的超参数调优。 - **高效性：** 标准化的数据处理使线性模型的收敛速度提升了 **36 倍**。 ## 🛠 技术栈 - **语言：** Python - **ML 框架：** Scikit-learn, XGBoost - **数据分析：** Pandas, NumPy - **数据可视化：** Matplotlib, Seaborn ## 📊 方法论与工作流 1. **预处理：** 处理 Infinity/NaN 值并清理数据集。 2. **特征工程：** 对数分布分析与特征标准化。 3. **模型选择：** 对比 **Logistic Regression** 与 **XGBoost**。 4. **验证：** 使用准确率、精确率、召回率和 F1-Score 评估模型性能。 ## 📈 结果与可视化 本项目表明，XGBoost 在识别加密模式方面显著优于传统的线性模型。 | 模型 | 准确率 | 精确率 | F1-Score | | :--- | :---: | :---: | :---: | | Logistic Regression | 72.5% | 68.1% | 0.75 | | **XGBoost** | **97.2%** | **96.5%** | **0.97** | ### 性能分析 以下是 **XGBoost** 模型的混淆矩阵，展示了其在各个加密类别中近乎完美的分类效果： ### 特征分布 对流量特征（例如，包长度平均值）的分析揭示了不同应用程序的独特特征，从而实现了高精度的分类： ## 📂 项目结构 - `NDA_Homework1_...ipynb`：包含详细文档说明的主 Python notebook。 - `Features/`：针对特定应用对处理后的子数据集。 - `Figures/`：导出的可视化图表和性能分析图。 - `22_apps_flow_features.csv`：包含 22 种网络协议的原始数据集。 ## 📜 许可证 本项目采用 MIT 许可证授权。

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