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基于Layer-wised个性化联邦学习的丢包加密流量分类
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作者 秦天 程光 +1 位作者 卫亦辰 何濛 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1486-1492,共7页
在开放的端-边-云架构下,受采集和分析设备性能的限制,高吞吐量流量关口收集的流量样本常常出现丢包现象,影响网络流量分类模型的训练和应用。为解决这一问题,提出了一种基于Layer-wised的个性化联邦学习模型训练方法。该方法在不同丢... 在开放的端-边-云架构下,受采集和分析设备性能的限制,高吞吐量流量关口收集的流量样本常常出现丢包现象,影响网络流量分类模型的训练和应用。为解决这一问题,提出了一种基于Layer-wised的个性化联邦学习模型训练方法。该方法在不同丢包率的流量样本数据中设立分布式节点,通过协同训练分类模型,动态调整参数权重,以实现对不同丢包率下加密流量样本的精准识别。实验结果表明:该方法在数据包缺失率不超过20%的情况下,成功完成加密流量的应用分类任务;在样本分布极不均匀的低质量数据场景下,分类准确率超过88%;由此证明了所提方法在高丢包率环境下的有效性,为加密流量的分类提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 加密流量分类 联邦学习 个性化机器学习 网络测量
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