Advertisement

DeepPacket：通过深度学习对加密流量进行分类。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
PyTorch 采用了 2017 年 Lotfollahi 等人在描述方法中的创新性方法，他们提出了 Deep Packet：一种利用深度学习对加密流量分类的全新方案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于深度学习的加密流量分类系统DeepPacket
    优质
    DeepPacket是一款采用深度学习技术设计的先进工具，专门用于识别和分类加密网络流量。通过智能分析，它能够有效提升网络安全性和数据管理效率。 Lotfollahi等人在2017年提出了一种名为Deep Packet的新方法，用于利用深度学习技术对加密流量进行分类。该研究采用PyTorch框架来实现所描述的技术方案，并展示了如何通过深度学习模型分析加密数据包以识别不同的网络通信模式和应用类型。这种方法为解决传统基于特征的加密流量分类难题提供了新的视角和技术手段。
     
  • 利用深度学习进行猫狗分类
    优质
    本项目运用深度学习技术，致力于区分图像中的猫与狗。通过训练大规模数据集，模型能够准确识别并分类这两种常见的宠物动物。 1. 使用Kaggle上的“猫与狗”数据集中的train文件。 2. 实现对数据集的加载、读取和划分，并将图片转化为相同尺寸；展示每个类别的前5张图片； 3. 利用torch或tensorflow框架建立卷积神经网络模型并画出网络结构图，必要时可以添加注释说明； 4. 训练模型，输出迭代训练过程中的损失值、准确率和测试集的准确率等参数（测试集准确率达到75%以上）；从图像中可以看出，在训练过程中，准确度逐步上升，并基本稳定在90%以上。 5. 可以与现有或改进后的其他模型进行对比；保存该模型。随机抽取十张图片做测试结果验证，概率准确率需达到95%以上。
     
  • 深度学习：用10行MATLAB代码实现迁移学习，对五种食物类型进行分类训练
    优质
    本项目利用深度学习技术，通过仅10行MATLAB代码实现了高效的迁移学习算法，专注于五种常见食物类型的图像识别与分类。此简洁而强大的方法为快速原型设计和实验提供了便捷途径。 了解如何在 MATLAB 中使用迁移学习来重新训练由专家为您自己的数据或任务创建的深度学习网络。本演示将教您如何使用迁移学习重新训练 AlexNet，这是一种预训练的深度卷积神经网络（CNN 或 ConvNet），可识别热狗、纸杯蛋糕和苹果派等零食。您可以下载 AlexNet 支持包以进行相关操作，并且可以下载网络摄像头支持包来辅助您的工作。
     
  • 利用Python-NeuralEnhance通过深度学习进行超分辨率图像处理
    优质
    本项目采用Python-NeuralEnhance框架，结合深度学习技术，致力于提升图像质量，实现高效的超分辨率图像处理，为视觉体验带来革命性的改善。 Neural Enhance 使用深度学习技术实现超分辨率图像处理。
     
  • 利用PointNet进行点云分类：本演示介绍用深度学习方法通过PointNet实现点云分类的过程。
    优质
    本简介展示如何运用深度学习技术中的PointNet模型来进行点云数据分类。内容涵盖模型原理及其应用过程，旨在帮助读者理解并实践点云分类任务。 这个例子展示了如何使用PointNet网络进行点云分类。点云数据可以通过各种传感器获取，例如激光雷达、雷达、深度相机以及iPad LiDAR。本例中，我们将利用来自iPad LiDAR扫描的3D点来训练PointNet分类器，并同时用作测试集以验证模型性能。尽管这里仅演示了如何在MatLab环境中实现该方法，请使用自己的数据进行进一步探索和实验。 此示例基于MATLAB官方文档提供的指导文件，其中详细介绍了利用深度学习技术对三维点云数据执行分类任务的方法。iPad LiDAR获取的样本数据被存储于特定的数据结构中，以便高效地训练模型并验证其效果。在本案例中，我们使用自定义创建的数据集进行操作和实验。
     
  • 基于CNN、LSTM 和 SAE 的深度学习方法对流量数据进行分类（附Python 完整源码及数据）
    优质
    本研究提出了一种结合CNN、LSTM和SAE技术的深度学习模型，专门用于网络流量数据的高效分类。文中不仅详细介绍了模型的设计思路与实现过程，还提供了完整的Python代码以及实验所需的数据集，便于读者进行复现及进一步的研究探索。 基于CNN、LSTM 和SAE 深度学习方法的流量数据分类（包含Python完整源码和数据）
     
  • 场景分类：运用多种深度学习模型对全球各地的场景进行分类
    优质
    本项目采用先进深度学习技术，旨在精准分类全球各类场景。通过训练多样化模型，我们能有效识别并归类不同地区的视觉信息，为研究和应用提供强大支持。 场景分类项目主要涉及图像分类。目标是使用深度神经网络将全球场景分为六种可能的类别之一。这项技术的应用范围广泛，包括在智能手机中组织照片以及通过旅游业规划促进国家经济增长等。 数据集采用的是Kaggle提供的英特尔图像分类数据集，包含25,000张图片，其中17,000张被标记为6类：建筑物、森林、冰川、山脉、海洋和街道。我们使用训练集中的一部分对模型进行训练，并预测测试集中图片的类别。 本项目实验了自定义训练模型与预训练模型，并比较分析所有模型的性能表现。关于如何运行代码的具体说明如下： - data_prep.py: 该文件允许加载数据。 - vgg16.py, vgg19.py, res.py, inception.py 和 inceptionRes.py: 这五个文件使用经过预训练的网络，但不进行数据扩充。 - aug_plots.py: 此文件绘制所选图片的数据增强方式。
     
  • Python同态加密深度学习库
    优质
    Python同态加密深度学习库是一款专为保护数据隐私而设计的工具包，它允许在密文上直接进行深度学习模型训练和推理，确保用户的数据安全与计算透明。 PySyft 是一个用于安全私密深度学习的 Python 库。它使用 PyTorch 中的联合学习、差分隐私和多方计算（MPC）技术来分离私有数据与模型训练过程。 关于 PySyft 的详细解释可以在相关论文中找到，同时 Siraj Raval 也提供了预安装视频教程供参考。建议在 Conda 虚拟环境中进行安装，尤其是使用 Windows 系统的用户可以考虑安装 Anaconda 并通过 Anaconda Prompt 进行操作： ``` conda create -n pysyft python=3 conda activate pysyft # 一些旧版本可能需要“source activate pysyft” conda install jupyter notebook pip install syft ``` PySyft 支持 Python 版本大于等于 3.6 和 PyTorch 1.1.0。
     
  • 关于利用深度学习技术识别加密恶意流量的研究
    优质
    本研究聚焦于运用深度学习算法来检测加密网络流量中的恶意活动，旨在提升网络安全防御能力，保护数据不受威胁。 随着网络安全防范意识的增强，加密通信已经成为主流趋势，并且加密流量正在快速增长。虽然流量加密有助于保护隐私，但它也掩盖了非法行为并改变了威胁的形式。作为机器学习领域的重要分支，深度学习在流量分类方面展现出了强大的能力。近年来，将深度学习方法应用于入侵检测的研究不断深入，并取得了显著的效果。 基于对相关文献的广泛调研，本段落总结了一种用于检测加密恶意流量的“六步法”通用框架模型，并回顾了数据处理及各种算法的应用情况。文中还分析了不同算法模型的优点和不足之处，并对未来研究方向进行了展望，以期为后续的研究提供指导和支持。