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基于深度学习的网络流量分类与异常检测技术研究

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摘要摘要：本研究探讨了基于深度学习的网络流量分类与异常检测技术。随着网络攻击和流量复杂性的增加，传统方法在实时性和准确性方面的不足逐渐显现。深度学习技术通过其强大的数据处理和模式识别能力，为流量分类和异常检测提供了新的解决方案。本文介绍了深度学习的基本原理和相关技术，分析了卷积神经网络和长短时记忆网络等模型在流量分类中的应用，最后探讨了自编码器和生成对抗网络在异常检测中的潜力和效果。

DOI 5jo22y8004/8602860

作者马国彬徐锐

机构地区 1中国移动通信集团贵州有限公司贵州贵阳 550000 2遵义市红花岗区经济职业技术学校

出处《科技新时代》 2024年13期

关键词深度学习网络流量分类异常检测

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年08月28日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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