基于深度学习的计算机网络流量分类方法
计算机网络流量分类是指根据网络流量的特征，将其划分为不同的类别，如应用类型、协议类型、用户行为等。流量分类对于网络管理、安全监测、服务质量保障等具有重要意义。传统的流量分类方法主要依赖于预定义的规则或特征，如端口号、协议头、有效载荷等，但这些方法面临着诸多挑战，如端口动态分配、协议加密、流量混淆等。为了提高流量分类的准确性和鲁棒性，近年来，基于深度学习的流量分类方法引起了广泛关注。深度学习是一种能够从大量数据中自动学习抽象特征的机器学习技术，具有强大的表征能力和泛化能力。
本文旨在对基于深度学习的计算机网络流量分类方法进行综述，主要包括以下几个方面：（1）介绍深度学习在流量分类中的应用背景和动机；（2）总结深度学习在流量分类中的主要挑战和解决方案；（3）比较深度学习在流量分类中的不同模型和架构，如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络等；（4）评估深度学习在流量分类中的性能和效果，以及与传统方法的优劣；（5）展望深度学习在流量分类中的未来发展方向和研究趋势。