深层卷积神经网络的暗网流量检测比较与改进

崔见泉; 周延森; 刘博宇; 郝嘉琪

doi:10.11907/rjdk.211568

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

深层卷积神经网络的暗网流量检测比较与改进

网络空间安全 | 更新时间：2022-03-28

- 深层卷积神经网络的暗网流量检测比较与改进
- Comparison and Improvement of Darknet Traffic Detection Based on Deep Convolutional Neural Network
- 软件导刊 2022年21卷第3期页码：176-180
- 作者机构：
  
  1.国际关系学院　研究生部
  2.国际关系学院　网络空间安全学院，北京　100091
- 作者简介：
  
  崔见泉（1996-），男，国际关系学院研究生部硕士研究生，研究方向为深度学习与异常流量检测；
  周延森。
  刘博宇（1996-），男，国际关系学院研究生部硕士研究生，研究方向为深度学习与数字水印；
  郝嘉琪（1996-），女，国际关系学院研究生部硕士研究生，研究方向为数字图像处理。
- 基金信息：
  
  国际关系学院大学生学术支持计划项目(3262020SYJ007)
- DOI：10.11907/rjdk.211568
  中图分类号：
扫描看全文
崔见泉, 周延森, 刘博宇, 等. 深层卷积神经网络的暗网流量检测比较与改进[J]. 软件导刊, 2022,21(3):176-180.

Jian-quan CUI, Yan-sen ZHOU, Bo-yu LIU, et al. Comparison and Improvement of Darknet Traffic Detection Based on Deep Convolutional Neural Network[J]. Software Guide, 2022,21(3):176-180.
崔见泉, 周延森, 刘博宇, 等. 深层卷积神经网络的暗网流量检测比较与改进[J]. 软件导刊, 2022,21(3):176-180. DOI： 10.11907/rjdk.211568.

Jian-quan CUI, Yan-sen ZHOU, Bo-yu LIU, et al. Comparison and Improvement of Darknet Traffic Detection Based on Deep Convolutional Neural Network[J]. Software Guide, 2022,21(3):176-180. DOI： 10.11907/rjdk.211568.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于权重词向量与改进TextCNN的中文新闻分类

基于深度学习的图像修复研究进展

基于生成对抗网络的脑电波去噪处理研究

基于CNN-XGBoost的恶意URL检测

轻量化VGG-T3模型及岩样分类应用

深层卷积神经网络的暗网流量检测比较与改进

Comparison and Improvement of Darknet Traffic Detection Based on Deep Convolutional Neural Network

DOI：10.11907/rjdk.211568