报告时间：2023年11月3日周五上午11:00

报告地点：成龙校区第一实验楼西204

报告题目：基于机器学习的网络流量分类研究

摘要：

随着信息技术和网络通信的快速发展，网络流量的数据量以惊人的速度增长。为了更好地管理网络和检测网络中的异常行为，对网络流量进行分类是重要的第一步。网络流量分类技术通过网络流量中提取的特征来识别来自不同应用程序或网络服务的流量类别，随着加密流量的普及以及虚拟专用网（VPN）、洋葱网络（Tor）和其他基于流量混淆和对抗扰动的流量保护技术的出现，给网络流量分类带来了巨大的挑战。目前已经出现了许多的网络流量分类方法，包括基于规则的传统方法、基于手工特征的机器学习方法以及基于深度学习的最新方法。我们系统地调研了现有的网络流量分类方法，分析了它们的优劣。在此基础上，我们提出了多种新的基于深度学习的网络流量分类方法，提高了检测准确率。

主讲人：

      肖喜，男，清华大学深圳国际研究生院副教授。2011年博士毕业于中国科学院信息安全国家重点实验室，毕业后一直在清华大学深圳国际研究生院任教，从事网络安全与机器学习方面的研究，在相关领域有较高水平的积累，在国际权威期刊和学术会议上发表100多篇学术论文，包括顶级学术会议IEEE S&P、NDSS、ICSE、CVPR、IJCAI、AAAI、NIPS、WWW、SIGIR等，和国际权威学术期刊TDSC、JSS、IST、Computer Security、Information Science、IET Information Security等。公开相关专利40 余项，其中已获得授权的专利22项。主持多项有关网络安全、机器学习的国家自然科学基金、广东省自然科学基金、深圳市自然科学基金，担任国家 863 项目子课题负责人和国家重点研发计划项目子课题负责人，参与了多个中外的科研项目，拥有丰富的项目研发经验。

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