深度学习的恶意流量分类的数据预处理问题

Question

我最近在做基于深度学习的恶意流量分类算法，找了很多网络公开数据集，数据集中存在pcap包和包含流量分类的csv文件，我该怎么样把pcap包中的每条流量和csv文件中的流量分类一一对应呢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在进行基于深度学习的恶意流量分类时，你需要将原始的pcap（Packet Capture）数据与CSV文件中的标签对齐。这通常涉及以下几个步骤：提取PCAP中的TCP/IP报文，然后将这些报文与CSV文件中的记录匹配。这里是一个大致的步骤指南以及Python代码示例。

首先确保你安装了必要的库，包括scapy, pandas, 和 pyshark。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install scapy pandas pyshark

接下来，我们将按照以下步骤操作：

1. 读取CSV文件并存储标签。
2. 解析PCAP文件并提取流量特征。
3. 将流量特征与CSV中的标签关联起来。

以下是实现这些步骤的Python代码：

import pandas as pd
from scapy.all import rdpcap, IP, TCP
from pyshark import FileCapture

# Step 1: Read CSV file and store labels
labels_df = pd.read_csv('traffic_labels.csv')
labels = labels_df['label'].values.tolist()

# Step 2: Parse PCAP files and extract features
features_list = []
for pcap_file in ['pcap_1.pcap', 'pcap_2.pcap', ...]:  # Replace with your pcap files
    packets = rdpcap(pcap_file)
    for packet in packets:
        if IP in packet and TCP in packet:
            src_ip = packet[IP].src
            dst_ip = packet[IP].dst
            sport = packet[TCP].sport
            dport = packet[TCP].dport
            flags = bin(packet[TCP].flags).replace("0b", "")
            
            # Add more features as needed (e.g., packet length, time戳等)

            feature_tuple = (src_ip, dst_ip, sport, dport, flags)  # Modify this tuple to include additional features
            features_list.append(feature_tuple)

# Step 3: Match features with labels
matched_data = list(zip(features_list, labels))

# Convert the matched data into a DataFrame for further processing
matched_df = pd.DataFrame(matched_data, columns=['Features', 'Label'])

这个脚本会读取CSV文件中的标签，并逐个解析PCAP文件中的流量。在这个例子中，我们只提取了源/目的IP、端口和TCP标志作为特征。你可以根据需求添加更多的特征，例如TCP窗口大小、序列号、确认号、时间戳等。

注意，上述代码只是一个基础示例，实际应用可能需要更复杂的特征提取和数据清洗过程，比如处理多字节字符、检查数据一致性、填充缺失值等。此外，为了提高模型性能，可能还需要进行特征工程，例如归一化、标准化、编码分类变量等。

最后，将matched_df用于训练你的深度学习模型。如果你有多个PCAP文件，记得将它们的路径添加到列表中。