机器学习技术对网络流量分类的回顾-研究论文

网络流量分类是网络安全中用于识别和拦截网络内部威胁的重要工具。 流量分类是区分网络中可用的各种应用程序和协议的第一步。 网络入侵检测的核心组件是网络流量分析，它基于流量特征调查网络行为。 网络流量分类是网络流量分析的中心部分，尤其是用于过滤流量以识别网络内的任何恶意活动。 迄今为止，研究人员提出了许多技术，从传统的基于端口的技术到机器/深度学习技术，不一而足。 机器学习已成为加密和实时流量分类的杰出解决方案。 利用网络流量的统计属性。 在本文中，对各种用于网络流量分类的机器/深度学习技术进行了严格评估。 主要目的是研究不同的流量分类方法（有监督，半监督，无监督），并对一系列趋势进行汇总，然后由各种研究人员对网络流量进行分类。