【摘 要】
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近些年,计算机网络技术飞速发展,信息时代随之到来,网络的使用频率不断增加,这使得互联网的数据流量呈现出爆发式的增长;同时,网络新应用不断的出现,这使得网络通信协议的使
【机 构】
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安徽财经大学管理科学与工程学院 安徽 蚌埠 233000
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近些年,计算机网络技术飞速发展,信息时代随之到来,网络的使用频率不断增加,这使得互联网的数据流量呈现出爆发式的增长;同时,网络新应用不断的出现,这使得网络通信协议的使用变得更加灵活与混杂;网络病毒、窃听及恶意攻击等不断增多,网络的安全性成为社会的关注热点.对于上述这些问题,网络流量识别均可以对其进行很好的解决.目前,流量识别的方法已有不同的种类,但从研究和应用角度来看,对于流量识别的可行性和有效性是人们最重要的关注点,即如何快速地处理海量的数据,如何对网络中的各种应用进行正确识别.在不断变化的网络环境面前,本文主要阐述基于机器学习(BP神经网络)的网络流量识别方法,旨在为网络安全提供有效保护手段.
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