基于深度学习的网络流量行为分析模型的研究
随着互联网技术的迅猛发展，在日益繁多的网络应用在为用户提供便捷的同时，网络流量的爆发式增长和网络协议的违规利用带来的网络威胁愈加不可忽视，网络流量识别可以高效地处理并解决这些问题。流量分析的基本任务是合理分类并准确识别网络流量、设置并实施相应的控制策略，从而对关键业务提供优良的网络服务，并在总体上优化带宽等网络资源的使用效率。面对日趋复杂的网络环境，基于深度学习的网络流量分析方法能够处理高维数、多类型的流量数据包，更加有效地分析网络流量数据，使网络管理员将工作重心更多的放在解决问题上面，而不是发现问题和分析问题上，提高网络管理人员的工作效率
