ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】网络应用场景日益复杂，传统流量分类方法已难以应对多样化的网络业务需求。 深度学习技术在网络流量分类与分析中展现出显著优势，本文通过设计深层卷积神经网络与循环神经网络相结合的混合模型，实现了对网络流量的自动特征提取与分类。实验结果表明：所提出的分层分类架构结合注意力机制，在流量分类准确率上较传统方法提升 １５???? ３％，在复杂网络环境下具有更强的泛化能力。 基于深度学习的流量分析方法在业务识别、行为画像与异常检测等方面取得了良好的效果，为网络流量的智能管理与安全防护提供了新的技术支撑
