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基于流记录的网络流量识别关键技术研究的中期报告.docx
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基于流记录的网络流量识别关键技术研究的中期报告.docx
该【基于流记录的网络流量识别关键技术研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于流记录的网络流量识别关键技术研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于流记录的网络流量识别关键技术研究的中期报告本研究旨在通过对网络流量进行流记录,并利用深度学****技术实现网络流量的识别和分类。本中期报告主要介绍了目前已经完成的工作和下一步的研究计划。,包括HTTP、FTP、SMTP、SSH、DNS和ICMP。每个数据集都包含至少200个流记录。我们采用tshark软件捕获数据包,并使用python程序解析它们,并将它们转换为基于时间的流记录。,如包的大小、包的数量、流的持续时间等,以及高级特征,如流的方向、流的比特数、SYN和FIN标志等。我们使用Python脚本从流记录中提取这些特征。)来对网络流量进行分类。N模型,使用Adam优化器进行训练。我们使用我们的数据集进行了训练和测试,并达到了93%的准确率。,如流的方向和IPv6地址长度等。我们还将尝试使用时间序列分析技术。,以提高我们模型的泛化能力。。我们计划使用生成对抗网络(GAN)来生成对抗攻击,然后尝试使用我们的模型进行检测。总之,基于流记录的网络流量识别是一个非常有挑战性的问题,但也是非常重要的。我们将继续探索更好的解决方案,以提高模型的准确性和适用性。
基于流记录的网络流量识别关键技术研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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