互联网与通信网论文提纲

关键词： 网络流量 重大意义 社会 分类

论文题目：基于深度学习的网络流量分类系统的研究与实现

摘要：随着整个社会的信息化的不断发展,互联网的规模也在不断增大。研究网络流量分类算法并建立相应的网络流量分类系统能够产生巨大的社会价值以及经济效益,并对通信网的发展具有重大意义。随着互联网技术的不断发展,各种新型的网络应用不断地被开发出来,而且它们自身都具有独特的流量特征,这使得在通信网中进行传输的网络流量数据的特性变得更加复杂,对网络流量进行有效的分类和管理也变得日益困难。通过网络流量分类技术,将通信网中的流量进行分类管理,使得能够精准刻画互联网用户的行为模式、准确分析互联网的未来发展趋势,最终实现网络资源的动态管理和利用率的提升。本文主要研究内容如下:1.提出一种基于卷积注意力机制的网络流量分类算法。一方面,传统的网络流量分类方法主要依赖于网络流量应用层载荷特征的匹配,但由于一些网络流量使用加密技术隐藏了流量的特征,导致该类流量分类方法分类效果的大幅下降。另一方面,基于机器学习的网络流量分类方法需要领域专家对网络流量进行特征设计,这使得该方法泛化性较差并且难以处理复杂的网络协议。因此本文提出了一种基于卷积注意力机制网络的网络流量分类算法。它首先通过对网络流量使用注意力机制来捕获不同字节的重要性,然后使用卷积神经网络学习流量的特征分布,并将学习到的特征表示输入到分类器中获取最终的分类结果。该方法可以从网络流量数据中学习足够的信息,确保分类的准确性,并且在公开网络流量数据集的实验证明了该模型的有效性。2.提出一种基于图卷积网络的网络流量分类算法。网络流量分类任务的可用信息分为两部分:复杂的流量内部特征和多样的网络侧行为。为了充分利用这两部分信息,本文提出了一种基于图卷积网络的网络流量分类算法。该方法首先使用卷积神经网络学习流量的内部特征,然后使用图卷积网络学习网络侧的交互信息,最后将学习到的流量嵌入表示输入到分类器中获得分类结果。该方法通过融合流量的内部特征和网络侧的交互信息,进一步提升了模型的分类性能。3.设计并实现了一个网络流量分析原型系统。网络流量分类的任务不仅需要算法理论的支撑,也需要网络流量分析原型系统作为载体进行落地。本文基于卷积神经网络、注意力机制和图卷积网络等深度学习技术以及SpringBoot和Vue.js等系统开发工具设计并实现了一套基于深度学习的网络流量分析原型系统,来帮助通信网业务人员实现对网络流量的分析,并基于分析结果进行网络资源的管理决策。

关键词：深度学习;网络流量分类;卷积神经网络;图卷积网络

学科专业：计算机科学与技术

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 选题背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文工作

1.3.1 基于卷积注意力机制的网络流量分类算法

1.3.2 基于图卷积网络的网络流量分类算法

1.3.3 基于深度学习的网络流量分析原型系统

1.4 论文组织结构

1.5 本章小结

第二章 相关概念及技术

2.1 网络流量分类的基础概念

2.1.1 网络流量数据

2.1.2 网络流量分类

2.2 网络流量分类技术

2.2.1 基于端口的网络流量分类

2.2.2 基于载荷特征的网络流量分类

2.2.3 基于流统计特征的网络流量分类

2.2.4 基于流原始特征的网络流量分类

2.3 深度学习技术

2.3.1 前馈神经网络

2.3.2 卷积神经网络

2.3.3 注意力机制

2.3.4 图卷积网络

2.4 系统开发技术

2.4.1 后端开发技术

2.4.2 前端开发技术

2.5 本章小结

第三章 基于卷积注意力机制的网络流量分类算法

3.1 引言

3.2 模型设计

3.2.1 问题描述

3.2.2 模型描述

3.3 实验设计

3.3.1 数据集

3.3.2 实验设置

3.3.3 有效性验证

3.3.4 参数实验

3.4 本章小结

第四章 基于图卷积网络的网络流量分类算法

4.1 引言

4.2 模型设计

4.2.1 问题描述

4.2.2 模型描述

4.3 实验设计

4.3.1 数据集

4.3.2 实验设置

4.3.3 有效性验证

4.3.4 参数实验

4.4 本章小结

第五章 网络流量分析原型系统的设计与实现

5.1 功能分析

5.2 系统设计

5.2.1 架构设计

5.2.2 功能模块设计

5.2.3 数据库表设计

5.2.4 网络流量分析流程设计

5.3 系统实现

5.3.1 系统概览

5.3.2 案例分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 下一步工作展望

参考文献

致谢

附录 缩略语表