基于差分扩散模型的网络包生成：提升机器学习驱动的网络分析数据质量

《IEICE Communications Express》：Diffusion model-based network packet synthesis using inter-packet difference learning

本文针对网络包数据收集困难、攻击模式多样性不足及传统GAN生成方法存在统计特征不一致等问题，提出了一种基于扩散模型的包数据合成方法。研究通过将包数据转换为结构化图像，并利用条件扩散模型学习包间差异，生成了高质量合成数据。实验表明，该方法在统计分布相似性和分类器判别难度上均显著优于现有方法，为网络流量分析、异常检测等任务提供了更可靠的数据基础。

　　

随着5G/6G通信技术的飞速发展、物联网设备的快速普及以及云服务的广泛扩展，现代网络已演变为规模庞大且结构复杂的系统。在这一背景下，网络分析技术，如实时监控、异常检测和服务质量控制，变得至关重要。其中，基于机器学习的网络分析方法展现出巨大潜力，而包级数据（Packet Data）的应用更是将分类和异常检测的准确率提升了12%至70%，显著优于流级数据。然而，获取足量、多样且真实的网络包数据却面临诸多挑战：数据收集过程困难重重，已收集的数据往往存在偏差，攻击模式的多样性也难以满足模型训练的需求。

传统的数据积累方法存在瓶颈，促使研究者转向合成数据生成技术。生成对抗网络曾是这一领域的主流方案，但其固有的训练不稳定性常导致生成数据的统计特征与真实分布不符，难以捕捉包内各字段之间以及连续数据包之间的复杂关联。这些局限性制约了合成数据在训练高性能机器学习模型方面的应用效果。

为解决上述问题，一项发表于《IEICE Communications Express》的研究提出了一种创新的网络包合成方法。该方法的核心思想是将网络包数据转化为结构化的二进制图像，并利用条件扩散模型来学习连续包之间的差异模式。具体而言，研究团队设计了一套预处理流程，从PCAP格式的网络流量中提取IP、TCP和UDP头信息，并将其转换为固定尺寸的二进制图像。通过计算连续包图像之间的异或差，得到差分图像，从而聚焦于包间发生变化的比特位，而非全部信息。这一差分表示策略有效排除了未变化字段的干扰，使模型能够专注于学习那些体现时序演化规律的关键特征。

在模型架构上，研究采用了基于U-Net的扩散模型。训练时，模型学习从加噪的差分图像中预测原始噪声，其目标函数为简单的去噪损失。生成过程则分为两种情况：对于流中的初始包，使用全零图像作为条件，从随机噪声开始通过反向扩散过程生成；对于后续包，则以前一个包图像为条件，生成差分图像，再通过异或操作还原出当前包。这种迭代生成机制确保了合成包序列既保持了包内字段间的空间关联，又准确反映了包间的时序依赖关系。

为验证方法的有效性，研究者在CICIDS 2017数据集上进行了系统评估，并与现有方法NetShare进行了对比。评估主要包括两方面：一是统计分布相似性分析，比较合成数据与真实数据在10个关键包字段上的分布差异，采用Jensen-Shannon散度、Wasserstein距离和Hellinger距离作为度量指标；二是机器学习可替代性评估，训练随机森林和决策树分类器区分真实数据与合成数据，以分类器的F1分数作为判别难易程度的指标。

实验结果充分证明了所提方法的优越性。在分布相似性方面，该方法在所有三项指标上均大幅优于NetShare，Jensen-Shannon散度降低了88%，Wasserstein距离减少了78%，Hellinger距离下降了68%。这表明合成数据的统计特性与真实数据更为接近。在可替代性评估中，针对所提方法合成数据的分类器F1分数仅为0.69（随机森林）和0.66（决策树），远低于NetShare对应的0.99和0.98。较低的F1分数意味着分类器更难区分真实数据与合成数据，间接反映了合成数据的高质量与真实性。

进一步的分析揭示了性能提升的内在原因。NetShare等方法采用同时生成多个包的策略，难以有效处理序列号、确认号等连续变化字段的时序演化规律，导致生成数据中存在易于被机器学习模型识别的 artifacts。而差分学习方法通过显式地建模包与包之间的变化模式，能够更精准地捕捉TCP流中序列号递增、确认号更新等细微变化，从而生成统计特性更接近真实流量、更难以被检测的合成数据。

主要技术方法概述

本研究采用了几项关键技术：首先，将网络包头数据转换为32×32的二进制图像表示，保留了比特级的空间结构；其次，通过异或运算生成连续包间的差分图像，聚焦变化特征；第三，利用条件扩散模型学习差分图像的分布，通过分类器无关引导技术控制生成质量；最后，基于真实数据集的协议统计特性确定合成流的长度，确保生成流程符合实际网络行为。实验数据来源于CICIDS 2017公开数据集。

研究结果

统计分布分析

如表I所示，本研究提出的方法在Jensen-Shannon散度、Wasserstein距离和Hellinger距离三项分布相似性指标上均显著优于NetShare基准方法。无论是评估10个字段还是全部字段，所提方法都取得了更小的分布距离和更稳定的性能表现，证明其能更好地捕捉真实数据的统计特征。

机器学习可替代性评估

如表II所示，使用所提方法生成的合成数据，其随机森林和决策树分类器的F1分数分别为0.69和0.66，显著低于NetShare生成数据对应的分数。这一结果表明，所提方法生成的合成数据与真实数据更为相似，机器学习模型难以区分，证明了其作为训练数据替代物的有效性。

讨论与结论

本研究成功开发了一种基于扩散模型和包间差分学习的网络包合成方法，有效解决了传统GAN方法在训练稳定性和时序依赖性建模方面的不足。通过将包数据转换为图像并进行差分学习，该方法不仅生成了统计分布更接近真实数据的合成包，还保持了包内字段间和包间的复杂关联。实验证明，该方法在多项评估指标上均显著优于现有方法，为网络流量分析、入侵检测系统训练等任务提供了高质量的数据源。该方法的成功应用有望推动机器学习在网络分析领域的更广泛应用，特别是在数据稀缺或隐私敏感的场景中。未来研究可进一步探索该方法在不同协议、更复杂网络环境下的适用性，并将其扩展到包载荷生成等更具挑战性的任务中。