MultiFlow：基于深度学习的加密流量智能分类系统

技术信息

语言技术
Python、JavaScript、Vue、Torch系统类型
Linux、Web、Windows行业分类
人工智能、云计算开源地址
https://github.com/Cuitsecurity/MultiFlow-Robust-Multimodal-Representation-Learning-for-Encrypted-Network-Traffic-Classification

作品详情

行业场景

本项目面向加密网络流量智能识别场景，主要解决传统规则匹配方式在 HTTPS、TLS 等加密协议环境下识别准确率下降的问题。系统通过深度学习技术对网络流量进行自动特征提取与分类，实现对不同网络行为与异常流量的智能识别。

项目适用于人工智能、网络安全、流量分析等业务场景，可用于科研实验、流量监测与智能安全分析等方向。

功能介绍

项目基于多模态深度学习架构构建，主要包含流量预处理、特征提取、模型训练与分类预测等模块。

功能包括：
1. 网络流量数据解析与预处理
2. 数据包Payload语义特征提取
3. 流量统计特征建模
4. 多模态特征融合
5. 深度学习模型训练与推理
6. 分类结果评估与可视化分析

项目使用 PyTorch 实现模型训练，支持 GPU 加速训练，并在多个公开数据集上完成实验验证。

项目实现

本人负责项目整体模型设计、数据处理与实验实现，主要完成：

1. 使用 Python 与 PyTorch 搭建深度学习训练框架；
2. 完成网络流量解析、数据清洗与数据集构建；
3. 设计多模态特征融合模块，实现流量统计特征与Payload语义特征联合建模；
4. 使用 Linux + CUDA 环境完成模型训练与实验调优；
5. 完成模型评估、结果分析与实验可视化。

项目训练过程中涉及 GPU 服务器部署、Linux 环境配置、CUDA/PyTorch 调试等工作，具备完整的 AI 项目开发与实验经验。