CNN可以用于網(wǎng)絡(luò)流量的識(shí)別和分類。事實(shí)上，CNN在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量分類和威脅檢測等任務(wù)。

網(wǎng)絡(luò)流量通常可以被視為一系列時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以將其表示為一維或二維張量。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積和池化等操作，可以從中提取出關(guān)鍵的特征，并將其用于分類。而對(duì)于成千上萬種不同的網(wǎng)絡(luò)流量類別，可以使用多標(biāo)簽分類的方法，即對(duì)每個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量樣本分配多個(gè)標(biāo)簽。

當(dāng)然，對(duì)于不同類型的網(wǎng)絡(luò)流量，需要針對(duì)性地設(shè)計(jì)CNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，以獲得最佳的分類效果。此外，網(wǎng)絡(luò)流量分類和威脅檢測等領(lǐng)域也有許多其他的深度學(xué)習(xí)模型被應(yīng)用，例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。