IPCCC2018-Classifying User Activities in the Encrypted WeChat Traffic

【简介】

微信应用下不同行为流量的识别

【主要工作内容】

研究MMTLS协议（微信基于TLS的私有加密协议）及MMTLS流量；比较HTTPS和MMTLS的特征区别，使用5种常用的分类方法（决策树，RF，朴素贝叶斯，逻辑回归，SVM）对细粒度的行为进行流量识别。

【论文组织架构】

IntroductionRelated Work分析MMTLS协议，介绍微信提供的相关服务流量数据集构建，比较分析使用五种分类算法对流量进行细粒度行为识别全文总结

【一些技巧】

related work部分，可以将自己的研究主题分割为一个个的小点，比如师兄这篇文章，就把自己的“微信应用下专有协议加密流量的细粒度行为识别”按照涉及的研究范围大小降序排列，拆分为“加密流量识别”、“移动端应用识别”、“移动端细粒度行为识别”、“针对专有协议的识别”、“针对微信的识别”等等，收集并阅读相关论文，进行比较，通过和别人的对比（特别是在小领域下，大领域，如加密流量识别这种大且空的研究范围，仅做简单的阐述说明，不比较），突出自己的论文在研究点/方法/数据集方面比前人工作先进/取得突破的地方。在实验的分类环节中，需要具体阐述说明所使用的模型及为其设定的超参数，使得实验结果在原数据集上是能够复现的。