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机器学习用于网络流量识别_马永立

资 源 简 介

机器学习用于网络流量识别_马永立

详 情 说 明

机器学习在网络流量识别领域的应用已成为网络安全研究的重要方向。该技术通过分析网络数据包的特征,能够自动识别不同类型的网络流量,如视频流、P2P下载或恶意攻击流量。

核心实现流程通常包含四个关键环节:首先进行数据预处理,包括流量清洗和标准化;接着提取关键特征,如数据包大小、传输间隔等时序特征;然后选择合适的分类模型(如随机森林、SVM或深度学习模型)进行训练;最后部署模型实现实时流量分类。

该方法相比传统规则匹配具有显著优势:能适应加密流量识别、可发现新型流量模式、且具备持续进化的能力。当前技术挑战主要在于对抗样本防御和模型轻量化部署。