實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)流分類在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商(ISP)和其設(shè)備供應(yīng)商解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)管理問(wèn)題中有非常重要的應(yīng)用。關(guān)于這項(xiàng)問(wèn)題已經(jīng)有許多研究,并提出了許多不同種類的方法。通常部署的網(wǎng)絡(luò)流量分類技術(shù)基于每個(gè)數(shù)據(jù)包的載荷、端口、和網(wǎng)絡(luò)流量的統(tǒng)計(jì)特征。目前,基于網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法的應(yīng)用較為廣泛,但是基于特征的流分類方法的難點(diǎn)在于如何從網(wǎng)絡(luò)流中找出這些的特征。特征選擇的過(guò)程需要研究者具有豐富的經(jīng)驗(yàn),同時(shí)也會(huì)消耗大量的時(shí)間。因此網(wǎng)絡(luò)流分類研究中對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量特征的學(xué)習(xí)和選取是非常重要的。深度學(xué)習(xí)模型今年來(lái)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,模型可以自動(dòng)的從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。它能通過(guò)簡(jiǎn)單、非線性的轉(zhuǎn)換得到輸入數(shù)據(jù)更高層次的、更抽象的表示。在分類研究中,數(shù)據(jù)的高級(jí)表示能強(qiáng)化模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)區(qū)分能力,降低其他因素的干擾。鑒于深度學(xué)習(xí)模型的以上特點(diǎn),深度學(xué)習(xí)模型引入到網(wǎng)絡(luò)流量分類研究中。首先,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法。將每條網(wǎng)絡(luò)流量的載荷轉(zhuǎn)換成一幅二維灰度圖像,將生成的圖像作為模型的輸入。將網(wǎng)絡(luò)流分類問(wèn)題轉(zhuǎn)換成圖像分類問(wèn)題。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行分類達(dá)到網(wǎng)絡(luò)流分類的目的。其次,提出基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流分... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：54 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

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圖 4-1 Chrome 二維灰度圖像Fig. 4-1 Chrome two-dimensional grayscale imageVec 原理n 樹 樹在計(jì)算機(jī)科學(xué)中是一種重要的非線性的支關(guān)系組織起來(lái)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。若干棵互不相交面給出幾個(gè)和樹相關(guān)的概念：路徑長(zhǎng)度 從一個(gè)樹中的任意結(jié)點(diǎn)向下能順利通條通路被稱為路徑。此路徑中分支的數(shù)目叫做點(diǎn)所在的層開始編號(hào)直到底層，編號(hào)從 1 開始到的第l層節(jié)點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度為 l 1。徑長(zhǎng)度和節(jié)點(diǎn)的權(quán) 若給數(shù)中某個(gè)節(jié)點(diǎn)添加一個(gè)這個(gè)數(shù)值為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的權(quán)。頂層節(jié)點(diǎn)到該結(jié)點(diǎn)乘積叫做帶權(quán)路徑長(zhǎng)度。子節(jié)點(diǎn)的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度的總和，稱之為該樹的 二叉樹是指樹中的每個(gè)結(jié)點(diǎn)最多包含不超過(guò)兩

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2926639