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卷积神经网络赋能流量分类：方法、实践与展望.docx

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    卷积神经网络赋能流量分类：方法、实践与展望

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    随着互联网的飞速发展，网络流量呈现出爆发式增长，其种类和特征也愈发复杂多样。从早期简单的文本传输、网页浏览，到如今涵盖视频流、音频流、即时通讯、文件共享、物联网设备通信等丰富多样的应用场景，网络流量的构成发生了翻天覆地的变化。据统计，全球互联网流量在过去十年间增长了数倍，并且这种增长趋势仍在持续。

    在这样的背景下，准确高效的网络流量分类显得至关重要。在网络安全领域，流量分类是检测恶意流量的关键前提。通过精准识别DDoS攻击流量、恶意软件传播流量、入侵行为流量等，安全防护系统能够及时响应，阻止攻击蔓延，保障网络和

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