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基于卷积神经网络的复杂网络加密流量识别.pdf
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上传时间: 2020-04-10
详细说明：通信中的流量识别工作将直接影响网络管理整体效率. 针对复杂网络中的加密流量识别问题,结合网络流
量与文本结构相似性,提出一种基于卷积神经网络的优化识别模型. 综合考虑数据包的多样性,对原始网络数据进
行预处理,以保证算法输入数据结构的一致性. 同时,算法增加卷积操作,以提高模型特征提取效率. 仿真结果表
明,提出的卷积神经网络模型在复杂网络环境中,加密流量的服务识别与应用识别都有较高准确率.
关键词:流量识别;复杂网络;加密;卷积神经网络;预处理;特征提取
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