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在当今信息爆炸、网络快速发展的时代,网络攻击与网络威胁日益增多,恶意流量识别在网络安全中发挥着非常重要的作用。深度学习在图像处理、自然语言处理上已经展现出优越的性能,因此有诸多研究将深度学习应用于流量分类中。将深度学习应用于流量识别时,部分研究对原始流量数据进行截断或者补零操作,截断操作容易造成流量信息的部分丢失,补零操作容易引入对模型训练无用的信息。针对这一问题,本文提出了一种用于恶意流量分类的不定长输入卷积神经网络(Indefinite Length Convolutional Neural Network, ILCNN),该网络模型基于不定长输入,在输入时使用未截断未补零的原始流量数据,利用池化操作将不定长特征向量转化为定长的特征向量,最终达到对恶意流量分类的目的。基于CICIDS-2017数据集的实验结果表明, ILCNN模型在F1-Score上的分类准确率能够达到0.999208。相较于现有的恶意流量分类工作,本文所提出的不定长输入卷积神经网络ILCNN在F1-Score和准确率上均有所提升。 相似文献
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采用光泽度、扫描电镜和傅里叶变换红外分析技术等研究了三元乙丙橡胶(EPDM)在西沙大气暴晒和室内加速老化试验条件下的表观形貌及结构的变化,探索了室内外老化表观性能的相关性.结果表明:盐雾试验条件下光泽度基本没有变化;荧光紫外试验中光泽度在开始阶段就快速下降,最后趋于平稳;在西沙大气暴晒条件下,初始阶段变化趋势并不明显,随着老化时间的增加,光泽度值下降.紫外-盐雾复合循环试验条件下光泽度变化趋势与西沙大气条件下相似,说明西沙大气暴晒试验和紫外-盐雾复合循环试验具有很好的相关性,基于光泽度分析,紫外-盐雾复合循环试验的加速倍数是25~26.红外光谱显示在西沙大气暴晒试验和紫外-盐雾复合试验中可能有β-二酮的生成,盐雾试验条件下没有β-二酮的生成. 相似文献
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信息可视化在多个领域展开运用,其目的是提升用户的阅读体验。案例分析得出,人性化的交互界面、信息的分层展现和提升情感的过渡动画的信息可视化设计方法能提升用户体验。 相似文献