加密流量分类torch实践4：TrafficClassificationPandemonium项目更新

更新日志

代码已经推送开源至露露云的github，如果能帮助你，就给鼠鼠点一个star吧！！！

3/10号更新

流量预处理更新

1. 增加了基于splitCap.exe分流预处理，并且除了提取负载与包长序列后，支持提取统计特征（26维度）。

   26维度统计分别为

   "Avg_syn_flag", "Avg_urg_flag", "Avg_fin_flag", "Avg_ack_flag", "Avg_psh_flag", "Avg_rst_flag", "Avg_DNS_pkt", "Avg_TCP_pkt",
           "Avg_UDP_pkt", "Avg_ICMP_pkt", "Duration_window_flow", "Avg_delta_time", "Min_delta_time", "Max_delta_time", "StDev_delta_time",
           "Avg_pkts_lenght", "Min_pkts_lenght", "Max_pkts_lenght", "StDev_pkts_lenght", "Avg_small_payload_pkt", "Avg_payload", "Min_payload",
           "Max_payload", "StDev_payload", "Avg_DNS_over_TCP", "Num_pkts"
   

   从entry.pcap2npy/1_preprocess_with_splitCap_1.py进入

   配置文件preprocess下路径要为windows格式

运行完的预览图，可以看到有statistic.npy的统计特征文件

2. 增加了基于cic-meterflower工具对pcap的处理，将pcap处理为csv格式文件

使用entry.pcap2csv/1_preprocess_with_cic.py,参考博客流量预处理-3：利用cic-flowmeter工具提取流量特征修改相应的路径变量

注意：pcap路径与名称在使用该方式处理时不能出现中文，否则报错。

运行完的预览图，可以看到已经对中文进行改名，出现各个标签的csv文件