加密流量分类识别系统 (Encrypted Traffic Classification System)

一个基于深度神经网络的加密流量分类识别系统，能够实时捕获网络数据包并识别QQ、微信和HTTPS流量。该系统包含完整的机器学习模型训练、实时流量捕获、Web展示界面和后端API服务。

🚀 项目特性

实时流量捕获: 使用Scapy库实时捕获网络数据包
深度学习分类: 基于DNN模型，准确率达到92.1%
多协议支持: 支持TCP/UDP协议分析
Web可视化: 提供实时数据展示和统计分析
RESTful API: 完整的后端服务接口
数据持久化: MySQL数据库存储分析结果

📁 项目结构

EncryptedTrafficClassificationSystem/
├── capture.py              # 实时流量捕获和分类
├── model.py                # 深度学习模型定义
├── train.py                # 模型训练脚本
├── utils.py                # 工具函数
├── visualization.py        # 数据可视化脚本
├── model/                  # 训练好的模型文件
│   └── tcdnn.pth
├── dataset/                # 训练和测试数据集
│   ├── qq_train.pcap      # QQ训练数据
│   ├── qq_test.pcap       # QQ测试数据
│   ├── wx_train.pcap      # 微信训练数据
│   ├── wx_test.pcap       # 微信测试数据
│   ├── https_train.pcap   # HTTPS训练数据
│   └── https_test.pcap    # HTTPS测试数据
└── display/                # Web展示系统
    ├── EncryptedTrafficRecognition/  # Spring Boot后端
    │   ├── src/main/java/            # Java源代码
    │   ├── pom.xml                   # Maven配置
    │   └── target/                   # 编译输出
    └── front-end/                    # Vue.js前端
        └── vue-project/              # Vue项目
            ├── src/                  # 源代码
            ├── package.json          # 依赖配置
            └── vite.config.js        # Vite配置

🛠️ 技术栈

机器学习

PyTorch: 深度学习框架
Scapy: 网络数据包处理
NumPy: 数值计算
Matplotlib: 数据可视化

后端服务

Spring Boot 3.1.0: Java Web框架
Spring Data JPA: 数据持久化
MySQL: 数据库
Maven: 项目管理

前端界面

Vue 3: 前端框架
Element Plus: UI组件库
ECharts: 数据图表
Vite: 构建工具

📦 安装要求

系统要求

Python 3.7+
Java 17+
MySQL 8.0+
Node.js 16+

Python依赖

pip install torch scapy numpy matplotlib scikit-learn requests

Java环境

JDK 17+
Maven 3.6+

Node.js依赖

cd display/front-end/vue-project
npm install

🚀 快速开始

1. 环境准备

# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd EncryptedTrafficClassificationSystem

# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt

2. 数据库配置

在 display/EncryptedTrafficRecognition/EncryptedTrafficRecognition/src/main/resources/application.properties 中配置MySQL连接信息：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/encrypted_traffic
spring.datasource.username=your_username
spring.datasource.password=your_password

3. 启动后端服务

cd display/EncryptedTrafficRecognition/EncryptedTrafficRecognition
mvn spring-boot:run

4. 启动前端服务

cd display/front-end/vue-project
npm run dev

5. 运行流量捕获

python capture.py

📊 模型训练

训练数据

系统使用PCAP格式的数据包文件进行训练，包含：

QQ流量数据
微信流量数据
HTTPS流量数据

训练过程

python train.py

训练参数：

批次大小: 64
学习率: 0.001
训练轮数: 300
优化器: SGD

模型架构

输入层: 100个神经元（数据包前100字节）
隐藏层: 90 → 70 → 50 → 30个神经元
输出层: 3个神经元（QQ/微信/HTTPS分类）
激活函数: ReLU + Softmax

🔍 实时流量分析

数据包处理流程

捕获: 使用Scapy实时捕获网络数据包
预处理: 提取TCP/UDP头部和前100字节
分类: 使用训练好的DNN模型进行分类
统计: 统计各类应用的流量数量
存储: 将结果发送到后端API并存储到数据库

支持的协议

TCP协议
UDP协议
过滤端口: 53(DNS), 1900(SSDP), 12345(API)

🌐 Web界面功能

实时监控

流量统计图表
应用分类统计
端口使用情况
协议分布分析

数据展示

综合信息展示
端口统计信息
协议统计信息
应用统计信息

管理功能

数据库清理
历史数据查询
实时数据更新

📡 API接口

数据接收

POST /api/receive_data: 接收流量分析数据

数据查询

GET /api/port_information: 获取端口信息
GET /api/protocol_information: 获取协议信息
GET /api/app_statistics: 获取应用统计
GET /api/port_statistics: 获取端口统计
GET /api/protocol_statistics: 获取协议统计
GET /api/comprehensive_display: 获取综合信息

数据管理

GET /api/clear_database: 清空数据库

📈 性能指标

分类准确率: 92.1%
实时处理: 支持毫秒级数据包分析
并发处理: 多线程数据包处理
数据吞吐: 500ms批量发送间隔

🔧 配置说明

网络接口配置

在 capture.py 中修改网络接口名称：

# 使用以太网时移除 iface="WLAN"
sniff(iface="WLAN", ...)

API服务配置

在 capture.py 中配置后端服务地址：

API_HOST = "172.20.29.80"
API_PORT = 12345

数据发送间隔

SEND_INTERVAL_MS = 500  # 500毫秒发送一次数据

🐛 故障排除

常见问题

权限不足: 确保以管理员权限运行流量捕获
网络接口错误: 检查网络接口名称是否正确
数据库连接失败: 验证MySQL服务状态和连接配置
模型加载失败: 确认模型文件路径和PyTorch版本兼容性

日志查看

后端日志: 查看Spring Boot控制台输出
前端日志: 浏览器开发者工具控制台
捕获日志: Python脚本控制台输出

🤝 贡献指南

Fork 项目
创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
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📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

📞 联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

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🙏 致谢

感谢所有为项目做出贡献的开发者和研究人员。

注意: 本项目仅用于教育和研究目的，请遵守相关法律法规和网络使用规范。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
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dataset		dataset
display		display
model		model
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
capture.py		capture.py
model.py		model.py
train.py		train.py
utils.py		utils.py
visualization.py		visualization.py

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