机器学习流量分类开源项目

以下是一些开源的 PCAP 文件机器学习流量分类 项目，您可以参考这些项目来实现网络流量分类。它们通常包括了从 PCAP 文件提取特征、训练 机器学习模型 到进行 流量分类 的完整流程。

1. CICIDS 2017 (Canadian Institute for Cybersecurity)

简介: CICIDS 2017 是一个包含正常流量和攻击流量的网络流量数据集，包含了 PCAP 文件。它被广泛用于流量分类研究。
特征: 包括网络数据包的时间戳、流量大小、端口、协议、源和目标 IP 等。
机器学习模型: 可使用如 SVM、随机森林、神经网络等算法进行流量分类。
项目链接: CICIDS 2017 Dataset
代码示例: CICIDS 2017 数据集有许多开源实现，部分基于 Python 和机器学习库（如 Scikit-learn）。

2. Flowmon

简介: Flowmon 是一个专门用于网络流量分析和流量分类的开源工具。它支持从流量数据（如 NetFlow 或 PCAP 格式）中提取特征，使用机器学习模型进行分类。
特征: 包括协议、流量大小、数据包计数等。
机器学习模型: Flowmon 提供了对机器学习的支持，可以与流量分类任务集成。
项目链接: Flowmon Network Monitoring
代码示例: Flowmon 提供了基于机器学习的流量分析，但它主要是一个商业工具，适合大规模流量分析。

3. Zeek (formerly Bro)

简介: Zeek 是一个开源的网络安全监控平台，能够解析 PCAP 文件 并生成流量日志，支持基于日志数据的机器学习分类。
特征: 通过 Zeek 脚本，您可以提取流量特征，如 IP 地址、端口、协议、流量量、时间等。
机器学习模型: 生成的日志可以用于训练机器学习模型。
项目链接: Zeek
代码示例: Zeek 本身没有直接提供机器学习分类工具，但其强大的日志系统可以生成大量流量特征数据，您可以使用这些数据结合机器学习库进行训练。

4. OpenDPI

简介: OpenDPI 是一个开源的深度包检测（DPI）库，专注于基于流量分析和模式识别的网络流量分类。
特征: OpenDPI 支持从流量中提取流量特征，进行协议识别，并结合机器学习方法进行流量分类。
机器学习模型: 使用机器学习模型（如决策树、支持向量机等）进行流量分类。
项目链接: OpenDPI GitHub
代码示例: OpenDPI 提供了一个简单的基于规则的流量分类方法，您可以在此基础上加入机器学习方法进行改进。

5. Kitsune (Network Traffic Anomaly Detection)

简介: Kitsune 是一个基于 机器学习 的 网络流量异常检测系统，旨在识别网络中的异常流量。它基于 深度学习 和 流量特征提取，可以进行流量分类。
特征: Kitsune 提取了各种网络流量特征，用于训练机器学习模型进行分类。
机器学习模型: Kitsune 结合了 自编码器（Autoencoders）等深度学习方法。
项目链接: Kitsune GitHub
代码示例: 该项目包含了详细的代码和文档，帮助您基于机器学习进行网络流量分类。

6. MLFlow for Network Traffic Classification

简介: MLFlow 是一个开源的机器学习平台，可以帮助您管理机器学习模型的训练、版本控制和部署。虽然它不是专门为网络流量分类设计的，但您可以结合它与 PCAP 数据集和机器学习模型一起使用。
特征: 适用于各种流量数据集，提供简单的接口来训练、测试和评估模型。
项目链接: MLFlow
代码示例: 可以将任何机器学习模型与 MLFlow 配合使用来进行流量分类任务。

7. PCAP-ML

简介: PCAP-ML 是一个小型开源项目，专注于从 PCAP 文件 中提取特征并应用机器学习进行流量分类。
特征: 提取了包括源/目标 IP、端口、协议类型、包大小等在内的基本流量特征。
机器学习模型: 支持分类算法（如随机森林、支持向量机等）进行流量分类。
项目链接: PCAP-ML GitHub
代码示例: 项目包含完整的特征提取、模型训练和评估流程。

8. MLPFlow

简介: MLPFlow 是一个使用 机器学习 和 深度学习 进行流量分类的项目，专门用于处理 PCAP 文件，并支持基于流量特征进行流量分类。
特征: 提取了不同协议、源和目标地址的统计特征，可以将其与机器学习算法结合使用。
机器学习模型: 提供了基于深度神经网络（DNN）和其他经典机器学习方法的流量分类模型。
项目链接: MLPFlow GitHub
代码示例: 该项目包含流量分类的示例代码。

总结

这些开源项目展示了如何基于 PCAP 文件 实现 机器学习流量分类。其中 Zeek 和 OpenDPI 提供了流量特征提取的基础，而像 Kitsune、Flowmon、CICIDS 2017 等项目则提供了较为完整的流量分类功能。您可以根据自己的需求选择合适的项目并进行定制。

深度学习实现流量识别

https://github.com/echowei/DeepTraffic

关于深度学习的网络流量分类论文整理（一）

https://blog.csdn.net/caiguanhong/article/details/109695999

关于深度学习的网络流量分类论文整理（二）

https://blog.csdn.net/caiguanhong/article/details/110292236

流量分类方法设计（一）——参考论文整理

https://blog.csdn.net/pnnngchg/article/details/79826949

加密流量分类torch实践2：CNN+LSTM模型训练与测试

https://blog.csdn.net/qq_45125356/article/details/129425682

基于cnn和lstm的网络流量分类

https://blog.csdn.net/qq_45087786/article/details/123168016