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东南大学网络测量大作业——一种基于改进K-means算法的
网络流量分类
方法
此资源包含完整代码、所用数据集以及参考论文讲解PPT
2022-07-12 18:05:41
402KB
网络
网络图
kmeans算法
东南大学
论文研究-基于卷积神经网络的未知流量分类策略 .pdf
基于卷积神经网络的未知流量分类策略,陈晔欣,黎淑兰,为了提高
网络流量分类
的准确性及健壮性,本文设计了基于卷积神经网络的
网络流量分类
系统,并在此基础上针对混合流量中存在未知类
2022-03-02 21:01:01
336KB
网络流量分类
1
基于深度卷积神经网络的
网络流量分类
方法
针对传统基于机器学习的流量分类方法中特征选取环节的好坏会直接影响结果精度的问题,提出一种基于卷积神经网络的流量分类算法。首先,通过对数据进行归一化处理后映射成灰度图片作为卷积神经网络的输入数据,然后,基于LeNet-5深度卷积神经网络设计适于流量分类应用的卷积层特征面及全连接层的参数,构造能够实现流量的自主特征学习的最优分类模型,从而实现网络流量的分类。所提方法可以在避免复杂显式特征提取的同时达到提高分类精度的效果。通过公开数据集和实际数据集的系列仿真实验测试结果表明,与传统分类方法相比所提算法基于改进的CNN流量分类方法不仅提高了流量分类的精度,而且减少了分类所用的时间。
2022-03-02 20:58:37
733KB
流量分类
卷积神经网络
归一化
特征选择
1
基于流统计特性的
网络流量分类
算法.pdf
基于流统计特性的
网络流量分类
算法.pdf
2022-01-01 12:01:31
227KB
分类算法
数据结构
算法
参考文献
基于深度学习的
网络流量分类
及异常检测方法研究.pdf
基于深度学习的
网络流量分类
及异常检测方法研究.pdf
2021-08-20 01:39:04
2.06MB
深度学习
数据分析
数据研究
参考文献
网络流量分类
研究进展与展望
近年来,随着互联网的迅猛发展,越来越多的新型网络应用逐渐兴起,网络规模不断扩大,网络组成也越来越复杂。
网络流量分类
技术作为增强网络可控性的基础技术之一,不仅可以帮助网络运营商提供更好的服务质量,而且能够对网络进行有效的监督管理,确保网络安全。 本文综述了
网络流量分类
领域的研究方法及研究成果,对这些传统方法进行比较,分别指出它们的优势和不足。并针对高速网络环境下的实时分类、加密流分类、精细化分类、协议动态变化时的分类等现实挑战,对相关研究进展进行阐述和分析。最后对未来的研究方向进行展望。
2021-08-11 00:33:22
1.09MB
流量分类;
高速网络;
精细化;
加密;
1
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