近年来，基于机器学习的算法在恶意流量检测领域中越来越流行，但此类算法通常使用浅层模型，在训练之前需要一组专家手工制作的特征来预处理数据。此类方法的主要问题是，在不同类型的场景下，手工制作的特征可能无法表现出较好的分类结果。深度学习模型可以在一定程度上解决这类问题，它从输入的原始或未处理数据中学习特征表示，不需要对数据进行复杂的特征构建也能够得到很好的分类效果。本次学术报告介绍了主要介绍了恶意流量检测的概念和常用算法，并详细讲解了一个基于深度模型的恶意流量检测算法。
基于深度学习的恶意流量检测方法-杨若晗原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/12/27/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e6%81%b6%e6%84%8f%e6%b5%81%e9%87%8f%e6%a3%80%e6%b5%8b%e6%96%b9%e6%b3%95/
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