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面向应用特征的流量分类方法的研究与实现的中期报告
一、研究背景及意义
网络流量分类是网络管理和安全领域的基础性技术，它可以分析和识别网络中的流量类型，对于网络性能优化、网络安全防护、网络异常检测等具有重要作用。随着网络应用场景的不断发展和变化，传统基于协议和端口的流量分类方法已经无法满足实际需求，逐步被基于应用特征的流量分类方法所取代。
本文研究面向应用特征的流量分类方法，即基于深度学习方法实现对网络流量进行分类，在识别网络流量类型的同时，还能够进一步分析网络应用的工作负载和系统性能瓶颈，为网络管理和优化提供决策支持。本文将研究和实现基于深度学习的流量分类器，通过实验评估其性能和有效性。
二、研究内容和进展情况
1.研究内容：
（1）文献综述：对面向应用特征的流量分类方法进行综述，比较各种流量分类方法的优缺点，并分析深度学习在网络流量分类中的应用现状和研究进展。
（2）数据预处理：对网络流量进行预处理，包括流量捕获、预处理和特征提取等步骤，使用Wireshark等工具进行数据处理和分析。
（3）网络流量分类器的设计与实现：使用深度学习方法，设计并实现针对网络流量的分类器，涵盖卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型，并使用Tensorflow等深度学习框架进行实现和优化，并使用GPU进行加速计算。
（4）实验评估：对分类器的性能进行评估，包括准确率、召回率、F1值、混淆矩阵等指标，并对不同网络应用进行评估和比较，测试分类器的实际应用效果。
2.进展情况：
目前已完成文献综述和数据预处理步骤的研究，以及初步的网络流量分类器设计和实现。在文献综述方面，研究了目前流量分类的相关文献，比较了各种流量分类方法的优缺点，从而为后续的研究提供了基础和参考。在数据预处理方面，使用Wireshark等工具进行了数据的捕获、预处理和特征提取，对数据进行了初步的分析和处理。
在网络流量分类器的设计和实现方面，我们选取了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（LSTM）两种经典的深度学习模型，使用Tensorflow等深度学习框架进行实现和训练，在GPU上进行加速计算。初步的实验结果表明，我们所设计的分类器能够有效地识别常见的网络应用，达到了较好的分类效果。但是，这些结果仍然需要进一步的评估和完善。
三、下一步研究计划
接下来，我们将继续优化分类器的设计和实现，完善数据预处理和特征提取方法，并使用更多的网络数据进行训练和测试，以评估分类器的性能和有效性。具体研究计划包括：
（1）对分类器进行优化：优化模型参数和超参数的选择和调整，增加网络深度、宽度等，改进分类器的性能和泛化能力。
（2）使用更多的数据集：使用不同的数据集对分类器进行评估，包括KDDCup、DARPA、ISCX等数据集，从不同的角度评估分类器的性能和有效性。
（3）设计分层分类器：针对不同的网络应用，设计分层分类器，从网络层次的角度对网络流量进行分类，提高分类器的准确率和泛化能力。
（4）实现系统集成：将分类器嵌入到网络系统管理和安全防护平台中，提升网络性能和安全性，实现系统集成。
四、结论
本文研究了面向应用特征的流量分类方法，采用深度学习方法进行网络流量分类器的设计和实现，并对分类器的性能进行了初步的实验评估。实验结果表明，我们所提出的分类器可以有效地识别常见的网络应用，达到了较好的分类效果。未来，我们将继续优化和完善分类器的设计和实现，提高其性能和有效性，为网络管理和优化提供更好的决策支持。