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加密流量分类-论文1:Deep Learning for Encrypted Traffic Classification An Overview

加密流量分类-论文1:Deep Learning for Encrypted Traffic Classification An Overview

加密流量分类-论文1:Deep Learning for Encrypted Traffic Classification: An Overview 0、摘要 1、介绍 2、网络流量分类流程框架 2.1 问题定义 2.2 数据收集 2.3 数据集预处理 2.4 流量特征 3 深度学习技术 3.1 多层感知机(MLP) 3.2 卷积神经网络(CNN) 3.3 循环神经网络(RNN) 3.4
2025-02-13
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关于深度学习的网络流量分类论文整理二

关于深度学习的网络流量分类论文整理二

https://blog.csdn.net/caiguanhong/article/details/110292236Paper:End-to-end Encrypted Traffic Classification with One-dimensional Convolution Neural Networks 论文:基于一维CNN的端到端的加密流置分类方法
2025-02-13
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关于深度学习的网络流量分类论文整理一

关于深度学习的网络流量分类论文整理一

Paper:Malware Traffic Classification Using Convolutional Neural Network for Representation Learning论文:使用卷积神经网络进行表示学习的恶意软件流量分类 论文下载:https://ieeexplore.ieee.org/document/7899588 代码下载:https://github.com/
2025-02-13
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什么是AI防火墙AIFW?

什么是AI防火墙AIFW?

AI防火墙是NGFW的下一代产品,通过智能检测技术提升防火墙对高级威胁和未知威胁的检测能力。NGFW主要通过静态规则库检测威胁,难以应对变种的高级威胁。AI防火墙引入智能检测引擎,通过海量样本训练威胁检测模型并不断根据实时流量数据优化模型,从而提升了威胁检测能力。为什么需要AI防火墙?Gartner在2009年定义了NGFW,NGFW将应用识别、IPS、反病毒等多种安全业务与基础防火墙业务深度集成
2025-02-13
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机器学习对比深度包检测

机器学习对比深度包检测

机器学习对比深度包检测将 机器学习 与 nDPI 状态机(基于深度包检测的流量识别模型)进行对比,特别是在 流量识别 上,机器学习方法相较于传统的基于 状态机 的识别方式,具有一系列独特的优势。以下是机器学习方法在流量识别中的优势: 1. 更强的适应能力与泛化能力
2025-02-13
AI
机器学习流量分类开源项目

机器学习流量分类开源项目

以下是一些开源的 PCAP 文件机器学习流量分类 项目,您可以参考这些项目来实现网络流量分类。它们通常包括了从 PCAP 文件提取特征、训练 机器学习模型 到进行 流量分类 的完整流程。 1. CICIDS 2017 (Canadian Institute for Cybersecurity) 简介: CICIDS 2017 是一个包含正常流量和攻击流量的网络流量数据集,包含了 PCAP 文件。它
2025-02-13
AI
激活函数和损失函数

激活函数和损失函数

神经网络中的激活函数和损失函数对图像卷积操作后,接下来是先激活还是先池化,现在存在两种顺序: 卷积 -> 激活 -> 池化 卷积 -> 池化 -> 激活
2025-02-13
AI
神经网络训练和推理流程

神经网络训练和推理流程

神经网络训练和推理流程神经网络的训练和推理是两个不同的阶段,每个阶段有不同的目标和步骤。以下是对这两个阶段的详细解释和对比: 1. 训练阶段(Training Phase)
2025-02-13
AI
开源AI防火墙简介

开源AI防火墙简介

开源AI防火墙 代码:https://gitee.com/dnsnat/aifw.git
2025-02-13
AI
人工智能(二)什么是卷积神经网络

人工智能(二)什么是卷积神经网络

上一回为大家介绍了人工智能的基本概念和算法,讲到了梯度下降法、神经网络、机器学习的基本概念,还没看过的小伙伴可以点击这里。 人工智能有一个重要领域就是图像识别。比如:有许多软件可以通过拍照的方法识别出不同的物体。我用它去拍摄我家的狗,发现它不仅能识别出这是狗,甚至还能够识别出狗的类型。
2025-02-13
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