Nghiên cứu và triển khai giải pháp lựa chọn đặc trưng cho bài toán phân loại lưu lượng mạng mã hóa

Abstract

Giới thiệu các mô hình học sâu như CNN, LSTM, ResNet50 để phân loại lưu lượng mạng, nhằm tối ưu hiệu suất và giảm chi phí tính toán so với các phương pháp truyền thống. Hướng tiếp cận này giúp giảm thời gian xử lý thông qua kỹ thuật tinh giản đặc trưng và lựa chọn mô hình hiệu quả. Sau giai đoạn thử nghiệm, đánh giá hiệu qua mô hình và tối ưu hóa hiệu suất băng tinh giản đặc trưng, kết quả cho thấy phương pháp đề xuất giúp tăng độ chính xác phân loại, giảm thời gian xử lý và mở ra hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực này.