如何快速掌握ET-BERT：加密流量分类的终极Transformer模型指南 🚀

ET-BERT是一个基于Transformer架构的网络流量分类模型，专为加密流量分析设计，其研究成果已被顶级学术会议The Web Conference (WWW) 2022接收。本指南将带你快速上手这个强大的工具，从环境搭建到实际应用，轻松掌握加密流量分类的核心技术。

📌 核心功能：为什么选择ET-BERT？

ET-BERT采用创新的流量特征提取方法，能够在加密流量环境下实现高精度分类。项目核心优势包括：

• 专为加密流量优化：通过models/目录下的特殊配置（如encryptd_vocab.txt）处理加密数据
• 多场景适配：支持从数据包到数据流的多层次分析（data_process/dataset_generation.py中的generation函数）
• 灵活的模型架构：提供从tiny到large的多种模型配置（models/bert/目录）

ET-BERT模型架构示意图，展示了Transformer编码器如何处理网络流量特征

🔧 快速开始：3步环境搭建

1. 获取项目代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/et/ET-BERT
cd ET-BERT

2. 安装依赖包

项目基于PyTorch框架开发，核心依赖在requirements.txt中定义：

pip install -r requirements.txt

主要依赖包括：

• torch>=1.0（深度学习框架）
• argparse（命令行参数解析）
• six>=1.12.0（兼容性支持库）

3. 准备数据集

项目提供完整的数据处理流程，支持多种加密流量数据集：

# 数据预处理示例
python data_process/main.py --dataset CSTNET-TLS

数据集存放于datasets/目录，包含CSTNET-TLS 1.3等加密流量样本。

🚀 关键操作指南

模型训练全流程

预训练步骤

ET-BERT提供完整的预训练脚本，位于pre-training/pretrain.py：

# 基础模型预训练
python pre-training/pretrain.py \
  --config models/bert_base_config.json \
  --data_path datasets/CSTNET-TLS/ \
  --output_dir pretrained_results/

预训练过程会自动加载uer/目录下的Transformer编码器实现，通过多层注意力机制提取流量特征。

微调任务

针对特定分类任务，使用fine-tuning/run_classifier.py进行模型微调：

# 加密流量分类微调
python fine-tuning/run_classifier.py \
  --pretrained_model_path pretrained_results/ \
  --data_dir datasets/CSTNET-TLS/ \
  --output_dir finetune_results/ \
  --num_epochs 10

微调过程中可通过uer/layers/目录下的注意力机制模块（如multi_headed_attn.py）观察特征提取过程。

推理应用：实时流量分类

训练完成后，使用inference/run_classifier_infer.py进行流量分类：

python inference/run_classifier_infer.py \
  --model_path finetune_results/ \
  --input_pcap test_traffic.pcap \
  --output_result results.json

📊 数据处理：从原始流量到模型输入

ET-BERT的数据处理流程位于data_process/目录，核心步骤包括：

1. 数据清洗：dataset_cleanning.py中的deal_label函数处理标签数据
2. 特征提取：支持数据包切割（cut_byte函数）和二元特征生成（bigram_generation函数）
3. 格式转换：main.py中的write_dataset_tsv函数生成模型输入文件

⚙️ 模型配置详解

项目提供丰富的配置选项，主要配置文件位于models/目录：

• 模型规模：从tiny（3.9M参数）到large（336M参数）的6种配置
• 优化策略：deepspeed_config.json提供分布式训练支持
• 分词器配置：special_tokens_map.json定义流量特殊标记

📚 进阶资源

• 官方文档：项目根目录README.md
• 预训练模型：models/pretrained_model.md提供模型下载说明
• 代码结构：uer/model_builder.py定义模型构建流程

🎯 常见问题解决

Q: 如何处理数据集格式不兼容问题？

A: 使用open_dataset_deal.py中的fix_dataset函数进行格式转换

Q: 训练时显存不足怎么办？

A: 尝试使用更小的模型配置（如models/bert/tiny_config.json）或调整batch_size参数

Q: 如何评估分类结果的准确性？

A: fine-tuning/run_classifier.py中的evaluate函数支持混淆矩阵输出

通过本指南，你已经掌握了ET-BERT的核心使用方法。无论是学术研究还是实际应用，ET-BERT都能为加密流量分类任务提供强大支持。开始你的加密流量分析之旅吧！ 🔍