PEAN

code implementation for paper: A Novel Multimodal Deep Learning Framework for Encrypted Traffic Classification

If you find this method helpful for your research, please cite this paper:

@article{lin2022novel,
  title={A Novel Multimodal Deep Learning Framework for Encrypted Traffic Classification},
  author={Lin, Peng and Ye, Kejiang and Hu, Yishen and Lin, Yanying and Xu, Cheng-Zhong},
  journal={IEEE/ACM Transactions on Networking},
  year={2022},
  publisher={IEEE},
  volume={},
  number={},
  pages={1-16},
  doi={10.1109/TNET.2022.3215507}
}

Requirements

Pytorch=1.2.0
torchvision=0.2.0
cudatoolkit=10.0
python 3.6
transformers=3.0.2 (refer to: huggingface/transformers)

Project Structure

After you run PEAN model, your directory structure should be like this:

../PEAN
|-- Config
|   |-- pretrain_config.json
|   `-- vocab.txt
|-- DataCache (Generated)
|   `-- sni_whs_10_400_10.txt  (data cache, for easily rerun model at next time)
|-- Model (Generated)
|   |-- log 
|   |-- loss
|   |-- pretrain (where the pretrained model is saved)
|   |-- record
|   `-- save (where the model is saved)
|-- TrafficData
|   |-- class.txt
|   |-- pretrain_test.txt
|   |-- pretrain_train.txt
|   `-- sni_whs_train.txt
|-- PEAN_model.py (core code for PEAN model)
|-- TRF.py        (an implementation of transformer)
|-- config.py     (config for PEAN)
|-- main.py       (main file to run the model)
|-- pretrain.py   (pretrian code)
|-- train_eval.py (implementation of training and eval)
`-- utils.py      (utils)

Quick Start

The quickest way to use PEAN is (raw bytes + length sequence + improved loss):

cd ./PEAN
python main.py --imploss True

Only use bytes

cd ./PEAN
python main.py --feature raw

Only use length sequence

cd ./PEAN
python main.py --feature length

Change the packet number (default: 10)

cd ./PEAN
python main.py --pad_num 12 --pad_len_seq 12

Change the byte number (default: 400)

cd ./PEAN
python main.py --pad_len 500

if you want to pretrain, you must first:;

cd ./PEAN
python pretrain.py

and then:

python main.py --embway pretrain --imploss True

Data format

We provide a small number of training samples (sni_whs_train.txt) to help you run our model quickly. However, to fully evaluate PEAN, you may need to build your own training and pretraining dataset. The data format for them are described as follows:
The training dataset is in sni_whs_train.txt, each row is a flow sample, which is composed of byte of each packet, length sequence and the label, each content is separated by \t. Like this: (The space and \t may not be clearly distinguished in the following content)

b0 b5 01 bb 22 b3 c6 0f 39 62 aa 12 50 18 fd 20 a4 c0 00 00 16 03 01 02 00 01 00 01 fc 03 03 e6 21 91 26 74 2d ba c8 18 41 cd bb 0e 38 eb c3 0a 7a 9b 3a 26 42 77 e6 4f cc 61 4a bf 0c f6 c9 20 68 55 34 f7 0d da 19 9d 50 fa 43 57 9d f5 de a2 70 c4 64 e5 aa 0e 4b bc 57 3c 7e 98 82 16 f0 64 00 22 c0 2b c0 2f c0 2c c0 30 cc a9 cc a8 cc 14 cc 13 c0 09 c0 13 c0 0a c0 14 00 9c 00 9d 00 2f 00 35 00 0a 01 00 01 91 ff 01 00 01 00 00 00 00 11 00 0f 00 00 0c 68 6d 2e 62 61 69 64 75 2e 63 6f 6d 00 17 00 00 00 23 00 68 68 be b2 14 2e 77 00 e5 f6 08 b7 5c d3 67 1c 77 c0 26 67 ce d0 b6 11 72 40 f7 d1 e7 88 64 64 d6 30 50 f7 e3 99 7b 98 2b 7f 27 43 ca b3 60 13 3e c9 f0 18 cf 54 c0 46 57 d3 2b dc 57 23 b2 d1 4c af 47 58 a7 83 c5 fc 9e 92 23 6c c0 6d c6 c6 e5 46 62 cb 3f 12 e7 e8 45 07 f5 25 1c 27 ae 9e 78 ff 33 f7 68 2a db 1f f5 00 0d 00 12 00 10 06 01 06 03 05 01 05 03 04 01 04 03 02 01 02 03 00 05 00 05 01 00 00 00 00 00 12 00 00 00 10 00 0e 00 0c 02 68 32 08 68 74 74 70 2f 31 2e 31 75 50 00 00 00 0b 00 02 01 00 00 0a 00 08 00 06 00 1d 00 17 00 18 00 18 00 04 00 06 01 02 00 15 00 b0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00	01 bb b0 b5 39 62 aa 12 22 b3 c8 14 50 18 3c b8 67 80 00 00 16 03 03 00 5b 02 00 00 57 03 03 5b 23 1c 8a 41 b5 94 bc 2e 1a 72 a3 20 5d f3 c2 95 bd 1c 7d be 74 9f 1e 7a 6b 1e 75 67 76 df fe 20 68 55 34 f7 0d da 19 9d 50 fa 43 57 9d f5 de a2 70 c4 64 e5 aa 0e 4b bc 57 3c 7e 98 82 16 f0 64 c0 2f 00 00 0f 00 10 00 0b 00 09 08 68 74 74 70 2f 31 2e 31	01 bb b0 b5 39 62 aa 72 22 b3 c8 14 50 18 3c b8 55 84 00 00 14 03 03 00 01 01	01 bb b0 b5 39 62 aa 78 22 b3 c8 14 50 18 3c b8 cd 35 00 00 16 03 03 00 28 00 00 00 00 00 00 00 00 8e 86 8e e0 3a fa ed 0b 4e c7 30 b4 a7 63 36 26 c0 b2 d7 8c 78 04 93 3b 8d 0d a2 1c 0f 8d 9d b5	b0 b5 01 bb 22 b3 c8 14 39 62 aa a5 50 18 fc 8d 83 25 00 00 14 03 03 00 01 01 16 03 03 00 28 00 00 00 00 00 00 00 00 c1 c7 59 02 64 19 f8 d2 38 2b 80 6d e1 db 5a 00 22 01 73 15 a9 09 7d 3f ac 0a d3 ef 66 78 17 d3	01 bb b0 b5 39 62 aa a5 22 b3 c8 48 50 18 3c b8 91 b9 00 00 15 03 03 00 1a 00 00 00 00 00 00 00 01 7d 19 25 c0 17 3e 6d 33 b9 04 d3 98 21 b6 3c d5 39 34	537 116 26 65 71 51	5

For example, the above sample has 6 packets, 'b0 b5 ... 39 34' is the bytes of this 6 packets (separated by \t). '537 116 26 65 71 51' is the length sequence of the flow. '5' is the label of the flow.

The data for pretrian are in pretrain_train.txt and pretrain_test.txt, which are composed of byte of some packet (e.g. 10 packets). The pretrianing donot need label and length sequence, so a sample of pretrain is like this:

de 8d 01 bb cc 99 aa 9a 71 5e cf 8f 50 18 ff ff f0 95 00 00 16 03 01 00 f3 01 00 00 ef 03 03 cf 3e 77 7d 18 38 97 85 59 45 f5 1b 4f ab 5f fb 80 45 d8 f1 b6 2e 14 81 57 5a f7 66 4e fe 62 0f 20 c0 df 79 77 f4 c0 34 37 56 55 e6 54 3f f3 e9 31 aa da 13 0d b7 96 42 1c 7c 14 11 c2 ea 78 ac 0c 00 28 c0 2c c0 2b c0 24 c0 23 c0 0a c0 09 cc a9 c0 30 c0 2f c0 28 c0 27 c0 14 c0 13 cc a8 00 9d 00 9c 00 3d 00 3c 00 35 00 2f 01 00 00 7e ff 01 00 01 00 00 00 00 15 00 13 00 00 10 61 63 73 2e 6d 2e 74 61 6f 62 61 6f 2e 63 6f 6d 00 17 00 00 00 0d 00 14 00 12 04 03 08 04 04 01 05 03 08 05 05 01 08 06 06 01 02 01 00 05 00 05 01 00 00 00 00 33 74 00 00 00 12 00 00 00 10 00 1b 00 19 08 73 70 64 79 2f 33 2e 31 06 73 70 64 79 2f 33 08 68 74 74 70 2f 31 2e 31 00 0b 00 02 01 00 00 0a 00 0a 00 08 00 1d 00 17 00 18 00 19	01 bb de 8d 71 5e cf 8f cc 99 ab 92 50 10 1c 84 c9 df 00 00 16 03 03 00 6c 02 00 00 68 03 03 f9 91 bf 2f 1d 16 b5 ae a7 ed 34 c6 53 f6 9c 60 45 ac e6 5a 61 2b ff 29 a8 9a c4 7e 22 73 a7 21 20 cb 37 16 b8 3d ef 3a f4 2d 97 7f 23 e7 84 2b ac 3a 52 55 9f 65 1c e1 c3 ff 98 2c d4 b9 4a 17 74 c0 2b 00 00 20 00 00 00 00 ff 01 00 01 00 00 0b 00 04 03 00 01 02 00 10 00 0b 00 09 08 73 70 64 79 2f 33 2e 31 16 03 03 12 c5 0b 00 12 c1 00 12 be 00 0e 4b 30 82 0e 47 30 82 0d 2f a0 03 02 01 02 02 0c 33 57 36 62 d7 f2 a4 6b d2 d1 d8 f9 30 0d 06 09 2a 86 48 86 f7 0d 01 01 0b 05 00 30 66 31 0b 30 09 06 03 55 04 06 13 02 42 45 31 19 30 17 06 03 55 04 0a 13 10 47 6c 6f 62 61 6c 53 69 67 6e 20 6e 76 2d 73 61 31 3c 30 3a 06 03 55 04 03 13 33 47 6c 6f 62 61 6c 53 69 67 6e 20 4f 72 67 61 6e 69 7a 61 74 69 6f 6e 20 56 61 6c 69 64 61 74 69 6f 6e 20 43 41 20 2d 20 53 48 41 32 35 36 20 2d 20 47 32 30 1e 17 0d 31 38 30 36 31 34 30 32 32 37 30 39 5a 17 0d 31 38 31 31 30 34 31 33 30 36 30 34 5a 30 79 31 0b 30 09 06 03 55 04 06 13 02 43 4e 31 11 30 0f 06 03 55 04 08 13 08 5a 68 65 4a 69 61 6e 67 31 11 30 0f 06 03 55 04 07 13 08 48 61 6e 67 5a 68 6f 75 31 2d 30 2b 06 03 55 04 0a 13 24 41 6c 69 62 61 62 61 20 28 43 68 69 6e 61 29 20 54 65 63 68 6e 6f 6c 6f 67 79 20 43 6f 2e 2c 20 4c 74 64 2e 31 15 30 13 06 03 55 04 03 0c 0c 2a 2e 74 61 6f 62 61 6f 2e 63 6f 6d 30 59 30 13 06 07 2a 86 48 ce 3d 02 01 06 08 2a 86 48 ce 3d 03 01 07 03 42 00 04 df d9 d5 da 22 06 67 51 a4 37 e4 7f ed db da cb 7e a0 0c 37 05 92 fa ab f8 ff e4 57 73 b6 00 18 c8 0a 30 55 58 51 06 34 f5 a8 ef 3d a1 ec db e3 b5 9d 4c 3f 5a 35 9a c1 ee 4f 59 1d 31 86 46 48 a3 82 0b ab 30 82 0b a7 30 0e 06 03 55 1d 0f 01 01 ff 04 04 03 02 03 88 30 81 a0 06 08 2b 06 01 05 05 07 01 01 04 81 93 30 81 90 30 4d 06 08 2b 06 01 05 05 07 30 02 86 41 68 74 74 70 3a 2f 2f 73 65 63 75 72 65 2e 67 6c 6f 62 61 6c 73 69 67 6e 2e 63 6f 6d 2f 63 61 63 65 72 74 2f 67 73 6f 72 67 61 6e 69 7a 61 74 69 6f 6e 76 61 6c 73 68 61 32 67 32 72 31 2e 63 72 74 30 3f 06 08 2b 06 01 05 05 07 30 01 86 33 68 74 74 70 3a 2f 2f 6f 63 73 70 32 2e 67 6c 6f 62 61 6c 73 69 67 6e 2e 63 6f 6d 2f 67 73 6f 72 67 61 6e 69 7a 61 74 69 6f 6e 76 61 6c 73 68 61 32 67 32 30 56 06 03 55 1d 20 04 4f 30 4d 30 41 06 09 2b 06 01 04 01 a0 32 01 14 30 34 30 32 06 08 2b 06 01 05 05 07 02 01 16 26 68 74 74 70 73 3a 2f 2f 77 77 77 2e 67 6c 6f 62 61 6c 73 69 67 6e 2e 63 6f 6d 2f 72 65 70 6f 73 69 74 6f 72 79 2f 30 08 06 06 67 81 0c 01 02 02 30 09 06 03 55 1d 13 04 02 30 00 30 49 06 03 55 1d 1f 04 42 30 40 30 3e a0 3c a0 3a 86 38 68 74 74 70 3a 2f 2f 63 72 6c 2e 67 6c 6f 62 61 6c 73 69 67 6e 2e 63 6f 6d 2f 67 73 2f 67 73 6f 72 67 61 6e 69 7a 61 74 69 6f 6e 76 61 6c 73 68 61 32 67 32 2e 63 72 6c 30 82 08 da 06 03 55 1d 11 04 82 08 d1 30 82 08 cd 82 0c 2a 2e 74 61 6f 62 61 6f 2e 63 6f 6d 82 12 61 70 69 2e 65 6e 74 2e 74 61 6f 62 61 6f 2e 63 6f 6d 82 19 63 6c 69 63 6b 2e 6d 7a 2e 73 69 6d 62 61 2e 74 61 6f 62 61 6f 2e 63 6f 6d 82 19 63 6c 69 63 6b 2e 74 7a 2e 73 69 6d 62 61 2e 74 61 6f 62 61 6f 2e 63 6f 6d 82 14 6d 2e 73 65 72 76 69 63 65 2e 74 61 6f 62 61 6f 2e 63 6f 6d 82 13 6f 70 65 6e 2e 61 6d 70 2e 74 61 6f 62 61 6f 2e 63 6f 6d 82 16 70 61 63 2e 70 61 72 74 6e 65 72 2e 74 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