本文選題：網(wǎng)絡流量 + 流量識別��； 參考：《四川大學學報(自然科學版)》2017年05期

【摘要】：近年來,深度包檢測技術和基于統(tǒng)計特征的網(wǎng)絡流量識別技術迅速發(fā)展,但它們分別存在不能識別加密流量和依賴人對特征主觀選擇的缺陷.文章提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的流量識別方法,將網(wǎng)絡數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則轉換為灰度圖像進行識別,并根據(jù)TCP數(shù)據(jù)包的有序性和UDP數(shù)據(jù)包的無序性,對原始的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行了擴展,以進一步提高識別率.實驗數(shù)據(jù)表明,該方法對應用程序和應用層協(xié)議兩個層次的網(wǎng)絡流量具有較高的檢測率.
[Abstract]:In recent years, the depth packet detection technology and the network traffic identification technology based on statistical features have developed rapidly, but they have the defects of not recognizing the encrypted traffic and relying on the subjective selection of the features, respectively. In this paper, a traffic recognition method based on convolutional neural network is proposed. The network data is transformed into gray image according to certain rules, and according to the order of TCP data packet and the disorder of UDP data packet. The original network data is extended to further improve the recognition rate. Experimental data show that the proposed method has a high detection rate for network traffic in application and application layer protocols.
【作者單位】： 四川大學計算機學院;英國利物浦大學;
【基金】：國家自然科學基金(61332006)
【分類號】：TP18;TP391.41

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