利用数据包视觉方法改善网络流量分类

本研究解决了现有网络流量分类方法未能有效利用数据包内容进行分类的问题。提出了一种新颖的方法——数据包视觉，通过将数据包原始数据转换为图像，为卷积神经网络（CNN）提供适用输入。实验结果表明，该方法在分类网络流量方面表现优异，适用于未来智能网络架构的需求。