基于卷积神经网络的复杂网络加密流量识别.pdf

通信中的流量识别工作将直接影响网络管理整体效率.针对复杂网络中的加密流量识别问题,结合网络流 量与文本结构相似性,提出一种基于卷积神经网络的优化识别模型.综合考虑数据包的多样性,对原始网络数据进 行预处理,以保证算法输入数据结构的一致性.同时,算法增加卷积操作,以提高模型特征提取效率.仿真结果表 明,提出的卷积神经网络模型在复杂网络环境中,加密流量的服务识别与应用识别都有较高准确率. 关键词:流量识别;复杂网络;加密;卷积神经网络;预处理;特征提取