摘 要
随着互联网技术的迅猛发展，网络流量呈现出爆炸式的增长态势，网络流量分类技术作为保障网络安全、优化网络性能的关键技术之一，受到了广泛的关注。传统的网络流量分类方法往往依赖于固定的规则或模式匹配，难以适应日益复杂的网络环境。而基于机器学习的网络流量分类技术，通过训练模型学习网络流量的特征，能够实现对未知流量类型的准确分类，具有更强的适应性和灵活性。本文围绕基于机器学习的网络流量分类技术展开研究，旨在探究如何通过机器学习算法提高网络流量分类的准确性和效率。首先，我们介绍了网络流量分类的背景和意义，阐述了网络流量分类在网络安全、网络优化、网络资源管理等领域的重要性。接着，我们详细介绍了基于机器学习的网络流量分类技术的基本框架和流程，包括数据预处理、特征提取、模型训练、分类决策等关键步骤。
关键词：机器学习；网络流量分类；网络安全
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景 1
（二）研究目的及意义 1
（三）国内外研究现状 1
二、机器学习与网络流量分类基础 2
（一）机器学习概述 2
（二）网络流量分类的概念 3
（三）流量分类的技术挑战 3
三、数据预处理与特征提取 4
（一）数据收集与预处理 4
（二）特征提取方法 5
（三）过滤式特征选择 5
四、机器学习模型在网络流量分类中的应用 6
（一）监督学习模型的应用 6
（二）无监督学习模型的应用 7
（三）深度学习模型的应用 7
五、结论 8
参考文献 10
致 谢 12
