【摘 要】
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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
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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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。
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