Вопрос или проблема
У меня есть набор данных –
Это набор данных сетевого трафика TOR с добавленными метками TOR / Не TOR.
Я хочу запустить LSTM на этом наборе данных и классифицировать его как Tor/Не Tor. Это возможно, так как это не временной ряд данных?
Если пакеты отсортированы по времени и вы думаете, что между пакетами может быть некоторая корреляция, помогающая идентифицировать TOR/не TOR, тогда вы можете попробовать LSTM.
Я предлагаю добавить новый столбец с дельтой времени с предыдущего пакета.
Ответ или решение
Использование LSTM для не временных данных: возможно ли это?
В последние годы методы глубокого обучения, включая сети долгосрочной памяти (LSTM), приобрели огромную популярность в различных областях, таких как обработка текста, звук и изображения. Однако возникает вопрос: подходит ли LSTM для не временных данных, таких как ваш набор данных о трафике TOR с пометками Tor/Non-Tor?
Природа данных и контекст
Сначала рассмотрим ваш набор данных, который включает в себя информацию о трафике в сети TOR. Он проходит классификацию на две категории: TOR и Non-TOR. Примеры поступающих данных могут включать различные метрики по данным пакетам, такие как размер пакета, часть заголовка, IP-адреса и время отправки пакета.
LSTM и временные зависимости
LSTM изначально разработаны для работы с последовательными или временными данными. Они прекрасно справляются с задачами, где необходима обработка последовательностей, так как могут учитывать длительные временные зависимости в данных. Если ваши пакеты отсортированы по времени, и имеются временные зависимости между ними (например, изменения в типе трафика за определенные промежутки времени), то использование LSTM может быть оправдано.
Возможность адаптации LSTM к не временным данным
-
Сохранение временной информации: Если вы считаете, что между пакетами существуют важные корреляции, которые могут помочь в идентификации TOR и Non-TOR, LSTM будет подходящим выбором. Попробуйте добавить новый столбец в ваш набор данных, который будет содержать временной интервал между текущим и предыдущим пакетом (например, дельта времени). Это будет способствовать созданию временной последовательности из ваших данных.
-
Формирование последовательностей: Для применения LSTM вам потребуется преобразовать ваши данные в последовательности фиксированной длины. Каждая последовательность может состоять из определённого числа пакетов, что позволит сети воспринимать их как единый вход для анализа.
-
Альтернативные подходы: Если в ваших данных нет четкой временной структуры, стоит рассмотреть использование других архитектур нейронных сетей, таких как полносвязные сети (DNN) или конволюционные нейронные сети (CNN). Эти методы могут быть более эффективными при работе с не временными данными, такими как одновременные характеристики пакетов.
Заключение
В общем, LSTM можно использовать для не временных данных, при условии, что вы способны интегрировать некоторые временные аспекты в вашу модель. Оптимизация вашего набора данных с помощью создания временных зависимостей, а также формирование последовательностей станут ключевыми моментами для успешной классификации трафика TOR. Тем не менее, если ваш набор данных не имеет явной временной структуры, стоит рассмотреть альтернативные методы, которые могут быть более эффективными в данной ситуации.