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UDP网络流量的分类研究的中期报告
本次中期报告旨在介绍针对UDP网络流量的分类研究进展和实验结果。
1.研究背景
UDP是一种无连接的传输协议，在实时通信、流媒体传输、在线游戏等领域广泛应用。然而UDP流量本身缺乏可靠性和可追溯性，使得它在网络安全领域具有特殊的挑战性。因此，UDP流量的分类研究对于网络安全具有重要意义。
2.研究方法
我们采用了深度学习模型来对UDP流量进行分类。在数据预处理方面，首先使用Wireshark工具对不同应用场景的UDP流量进行抓包，然后通过Tshark脚本将捕获的数据转化为csv格式，并加上标签。在模型选择方面，我们采用了一维卷积神经网络（1D-CNN）和长短时记忆网络（LSTM）两种模型进行对比实验。
3.实验结果
经过实验，我们发现1D-CNN模型的分类精度较LSTM模型高，达到了97.4%的准确率。同时，我们还在数据预处理和模型调参方面进行了一些实验，发现对于UDP流量分类而言，采用频域特征和使用Dropout技术可以进一步提升模型分类精度。
4.下一步工作
下一步，我们将继续深入研究UDP流量的分类问题，并探索如何将分类模型部署到实际网络安全场景中，实现对UDP攻击的检测和防范。同时，还将继续优化已有的模型，提高分类精度和实时性。