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基于双分支网络深度学习的网络流量分类方法

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网络技术的快速发展使网络流量的组成更加复杂,流量数据的分类问题面临着更大的挑战.文中提出一种基于卷积神经网络与长短时记忆循环神经网络的双分支网络分类方法,在双分支网络并行训练后确定相应的网络权值,拟合得出最终的分类结果.网络在普通流量、恶意流量以及加密流量的数据集测试中具有较高的准确率以及强健的稳定性.

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来源
《中国计算机用户协会网络应用分会2020年第二十四届网络新技术与应用年会》|2020年|191-196|共6页
会议地点北京
作者
TANG Fan; 唐钒; ZHAO Ying; 赵英; GUO Qian-ling; 郭倩玲; TENG Jian; 滕建;
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作者单位

中国计算机用户协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.07;
关键词
网络流量分类; 卷积神经网络; 长短时记忆循环神经网络; 双分支结构; 深度学习;
入库时间 2022-08-17 11:31:26

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