基于图像识别算法的网络流量分类研究

摘要

网络流量分类是网络规划和网络空间安全的一个关键环节,基于端口号和深度包的流量分类方法面临端口可变和流量加密的挑战,基于统计特征的流量分类方法过分依赖特征选取,在扩展性方面存在限制,且手动进行特征选择直接影响分类结果。在日趋复杂的网络环境中,将原始网络流量图像化,使用深度学习的方法实现特征的自动选取成为新的研究领域。文章对基于图像识别算法的流量分类方法进行分析和比较,最后对基于图像识别算法的流量分类技术面临的挑战与未来发展方向进行探讨。