基于CNN的网络流量分类毕业设计（含论文、源码及答辩PPT）

简介：
本项目为基于卷积神经网络(CNN)的网络流量分类系统的设计与实现。包含详细研究论文、完整代码以及用于学术答辩的演示文稿，旨在提升对不同类型网络流量的精准识别能力。 【作品名称】：基于卷积神经网络（CNN）的网络流量分类 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 本次研究中使用了卷积神经网络来实现对网络流量进行分类的任务。首先，我们对原始的流量数据进行了预处理工作，然后利用深度学习框架Tensorflow搭建模型，并输入标准的数据集以训练和测试混合流量分类的能力。该模型能够识别出10种常规流量以及10种加密流量，同时也能区分8种常规流量及2种恶意流量。为了应对数据不平衡的问题，在数据预处理阶段尝试了从采样角度、交叉验证等不同方法来解决这个问题，并进行了多组对比实验，F1得分和准确率在原有基础上提升了2个百分点左右。最后我们对整个研究过程中的实验数据和结果进行了整理与分析，总结经验教训并思考未来可能的改进方向。 关键词：流量分类；深度学习；卷积神经网络；Tensorflow 【资源声明】： 本项目提供的代码仅作为参考使用，并不能直接复制粘贴使用。理解这些代码需要一定的技术基础，在此基础上还需要自行调试和解决可能出现的问题，同时能够根据需求对现有功能进行修改或添加新的特性。