【摘 要】
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机载网络环境下,流量数据集获取成本高、难度大,且流量分布时间敏感度较高,导致基于机器学习的流量识别方法难以获得实际应用。针对该问题,提出了一种基于卷积神经网络的小流
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院,西北工业大学网络安全学院
【基金项目】
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陕西省重点研发计划(2017GY⁃069)资助
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机载网络环境下,流量数据集获取成本高、难度大,且流量分布时间敏感度较高,导致基于机器学习的流量识别方法难以获得实际应用。针对该问题,提出了一种基于卷积神经网络的小流量样本条件下机载网络流量识别方法,首先基于源领域完备数据集实现卷积神经网络初始模型的预训练,然后在目标领域数据集上,通过基于层冻结的卷积神经网络微调学习算法实现卷积神经网络的重训练,从而构造基于特征迁移的卷积神经网络(FRT⁃CNN)模型实现流量样本的线上分类。通过在实际机载网络流量数据集上的实验结果表明,所提方法可以在流量训练样本有限的条件下
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