網絡應用方向
前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇網絡應用方向范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。
網絡應用方向范文第1篇
太遙遠的以前，剛做互聯網的那一代都發了，比如最開始搜狐的門戶，雅虎的黃頁，然后是搜索引擎的出現。人們在互聯網上的行為也在變化，開始只是獲取一下信息，然后就開始社交開始購物。
以前有了搜索引擎以后，就開始了一個拉動式的推廣――SEO，用戶先有了解信息的需求，然后再搜索，讓目標到達更精準。正因為如此，電子商務就出現了，我們來看看垂直化電商和綜合型電商。
首先，之前用戶在搜索引擎上搜索想要的產品，然后看到合適的電商，就會進行購買，所以那個時候垂直化電商相當于專賣店，會比綜合型的值得信賴。
但是隨著時間發展，綜合型電商，比如淘寶，通過免費策略，把平臺做大，這個時候擁有一定的粘性，這個時候用戶行為也在發生變化。
網絡應用方向范文第2篇
【關鍵詞】氣象；計算機；應用；
前言：電子計算機作為人類20世紀的偉大發明，對全球的政治、經濟以及人們的工作、生活都產生巨大影響，隨著知識經濟網絡社會的形成，計算機技術日漸成為人類競爭與生存的必備技能，各行各業的人都迫切地要求學習計算機知識掌握計算機的使用方法。氣象應用是現代氣象行業的基礎系統和支撐系統。他主要包括：通信網絡、數據存儲管理與共享服務，高性能計算機交流等，信息應用作為氣象信息的傳輸，存儲管理、計算機處理，資源共享的基礎設施，其發生是氣象現代化水平的重要標志之一，并直接影響到氣象行業部門和廣大用戶能否及時快速的獲取和發送國內外氣象信息，關系到氣象能否為各級政府，國民經濟國防建設等提供優質氣象服務，氣象應用的發展經受到其他氣象行業交流發展的驅動，又制約著其他系統的快速發展。以下就氣象行業的現狀與特征進行分析，研究計算機技術在氣象行業中的應用：
1 計算機軟件業務應用中計算機存在的隱患和造成的后果
1.1 雷電
面對自然天氣的影響，雷電襲擊通訊時有發生，當雷電突然襲擊地面時，強大的電流能擊穿土壤的地表，再擊穿電纜的外皮，最后直接入侵計算機氣象系統，導致系統的癱瘓，甚至雷電通過計算機的連線設備入侵到程序系統造成更加嚴重的如火災、電腦崩潰等危害。
1.2 病毒
氣象通訊業務的進行常用的系統是windows，而windows系統本身也具有開發性，所以自身存在有各種漏洞，很容易成為病毒入侵的對象。這些病毒是人為編制的一組指令或程序代碼，通過某種途徑潛伏在計算機程序，當達到某種條件后會被激活運行，對計算機資源進行破壞，一般的病毒具有頑固并且瘋狂的繁殖傳染性，給社會造成很大損失 。
1.3 黑客
黑客給人的理解是個中意詞，是指一些電腦水平高超的專家，利用自己掌握的高科技技術維護網絡的和平安全，因為他們可以利用某些手段入侵到某些限制級的網站或對一些公眾網站進行干擾攻擊等。不安全的因素給氣象業務信息的存儲和傳輸帶來了隱患，黑客軟件的下載，木馬傳遞偷盜都對數據資料造成破壞，部分黑客會篡改計算機數據，導致氣象系統崩潰。
1.4 計算機自身系統
計算機系統由硬件和軟件兩部分組成，硬件主要是高速運算處理的部件，軟件是支持運行的程序。操作系統的成熟使一種機型系列需要選擇不同軟件，硬件配置，滿足不同行業用戶的需求。相對于氣象行業，隨著氣象產品的不斷更新換代，如notes平臺的升級處理都需要成熟的硬件和軟件配套設配，，所以低端配置的計算機會因為承載不了復雜的大型數據系統而黑屏或部件毀壞。
2、氣象行業的現狀與特征
我國社會發展和科技進步，人民生活水平有了提高，對氣象行業也有了更高的要求。為了滿足人民生產和生活的需要，重視氣象行業的發展變得十分重要。氣象行業有這些特征：
2.1氣象行業容量大種類多。隨著社會科技的進步氣象行業對氣象資料的了解和掌握越來越詳細和越來越豐富，這些關于氣象的資料大幅度增長。同時氣象行業影響著社會的各行各業，社會對氣象行業要求也是十分高，這就要求氣象行業必須利用一切可以利用的資料研究和掌控氣象信息，更好地服務大眾。
2.2氣象行業要求時間及時性。氣象行業跟新聞一樣都具有時效性，氣象行業預報不及時就會嚴重影響社會生產和人民生活，造成難以預料的經濟損失。比如臺風、洪澇、干旱這些自然災害不能及時通知給人民大眾，而災害又不是能以人的意志為轉移的，因此就不能及時做好防御措施。只有及時有效地反映氣象信息才能保證社會的穩定發展。
2.3氣象行業的可靠、準確。氣象現象是來自大自然的強大力量，我們在氣象災害面前都只能做最好地防御，這種防御是需要準確可靠的氣象信息做基礎的。只有及時獲得準確的資料，才能有精確的氣象信息，這就要求氣象行業的探測設備與通信系統的完善。
2.4氣象行業的開放性。氣象行業是服務大眾的，氣象信息是給社會大眾的，因此需要一個強大的開放性的系統作支撐，將氣象行業快速有效地運作下去。
3、計算機網絡技術在氣象方面的應用
隨著計算機技術的發展，計算機網絡也逐漸應用到氣象方面中去，社會上逐漸出現了“氣象網絡”這一學術名詞。氣象網絡，簡而言之，指的是將計算機網絡技術應用于氣象領域，使氣象信息網絡化，信息化，方便人們的使用。目前，氣象網絡按照不同的安全等級劃分成三種網絡結構形式：（1）內部局域網（含機要內網），此網要求安全等級極高，各個部門的計算機均在此網上；（2）通過數字專線與相關政府職能機構構成的政務專網，通過不同授權等級共享各級數據資源；（3）公眾互聯網，通過電信寬帶接入氣象網站，供廣大用戶瀏覽。現代社會氣象信息的大量應用，越來越彰顯其重要性，然而與此同時，網絡的應用也給氣象信息安全帶來了大量的潛在隱患，因此，加強氣象網絡的安全性就非常有必要。
3.1要挑選適合氣象業務的計算機軟件
如今計算機軟件技術發展迅速，各類軟件技術層出不窮，要選用適合氣象業務的計算機軟件設備。例如，GHOST軟件，該軟件是美國軟件公司SYMANTEC推出的能使被破壞的系統恢復的硬盤復制工具，GHOST支持多種常見的或是不常見的文件系統，另外在存儲文件時壓縮文件的壓縮率高，能夠節約存儲的空間。氣象業務要處理的數據種類繁多，數量極大，既需要一個方便快捷的服務平臺，也需要一個容量巨大的數據庫。因此這一軟件符合氣象選用軟件的標準。
3.2要充分利用計算機技術軟件的功效
將科學技術應用到生產生活中，就應該讓其把功效發揮到極限。比如：一些預報員日常做的勞動，手工操作的工作，可以轉化為計算機網絡技術來處理，這種自動化的處理既節約勞動力，也節省時間并且精確度更高。再比如，一些數據資料的統計和整合，目的是方便查閱和調用，同樣利用計算機技術軟件處理起來更方便。另外還有信息的，這點毫無置疑網絡的信息量速度都是最迅速的。
結語
計算機技術應用于氣象行業提高了氣象行業部門的工作效率，使其做到及時快速地傳遞和接收氣象信息，更好地滿足社會生產生活的需要，同時，也為氣象行業實現現代化建設提供了技術支撐。
參考文獻
網絡應用方向范文第3篇
【關鍵詞】脂肪肝 B超圖像 自組織特征映射神經網絡 特征提取
脂肪肝是脂肪（主要是甘油三脂）在肝臟中過度沉積引起的病變，目前已成為國人的常見病、多發病，是僅次于病毒性肝炎的第二大肝病，是公認隱蔽性肝硬化的常見原因，嚴重威脅國人的健康。慢性脂肪肝如不及時治療，可發展為肝纖維化和肝硬化，造成肝臟的永久損害，而早期或輕度脂肪肝經過治療，可以逆轉正常。因此，通過圖像處理技術自動識別脂肪肝，加強脂肪肝的早期診斷、發現，已成為當代醫學輔助診斷領域的重要研究方向。
臨床上診斷脂肪肝最可靠的辦法是活檢（超聲引導下肝穿刺活檢組織細胞），但會給病人帶來很大的痛苦。隨著超聲醫學的蓬勃發展，目前臨床上常采用B超成像技術診斷脂肪肝。但B超成像技術診斷脂肪肝在很大程度上是憑醫生肉眼進行判斷，這種經驗的、感性的認識常導致脂肪肝的誤診，以及對局灶性脂肪肝與肝血管瘤和原發性肝癌的混淆等。因此，需要研究一種脂肪肝B超圖像輔助診斷系統，提高診效率和準確性。本文利用自組織特征映射神經網絡（Self-Organizing
Feature Map，即SOFM）的聚類特性對脂肪肝B超圖像進行識別，實現正常肝與脂肪肝的劃分，并對脂肪肝進行輕、中、重度分類。
1 特征提取
由于肝臟微結構對超聲波的反射和散射作用使得肝臟B超圖像呈現出紋理特性，脂肪肝患者的肝細胞中由于脂肪沉積，肝臟微結構發生了明顯的變化，從而正常肝與脂肪肝B超圖像之間的紋理特征也出現了較大的差別，這就為利用紋理特征來區分正常肝與脂肪肝提供了可能。從肝臟B超聲像圖上看，正常肝臟的B超表現為：肝臟表面光滑、邊緣呈銳角、內部回聲為細光點、分布均勻、肝內管道顯示清晰；病變肝臟的B超表現為：肝臟腫大、肝實質回聲增強，大于腎臟和脾臟的回聲強度，而且輕、中、重度又各有不同。因此，特征提取是一個重要環節，對神經網絡分類識別的正確性有直接影響。
一般來說，對B超圖像紋理特征的描述方法主要有空間灰度矩陣、傅立葉能量譜、灰度差分統計、Laws’紋理能量測量和小波變換分形特征等方法，通過實驗對比分析，本文將脂肪肝B超圖像的紋理特征作為分析對象，采用對肝臟B超圖像描述能力較好的灰度共生矩陣進行進行特征值的提取與分析，分別取，四個不同方向來描述同一肝臟圖像，計算其角二階矩、熵、逆差矩。經實驗比較發現，這三個統計量對正常肝和脂肪肝的描述差別明顯，而且相對穩定，因此，將這三個統計量選作特征值作為神經網絡分類器的輸入。
2 基于SOFM網絡的脂肪肝B超圖像分類識別
SOFM網絡是模仿動物和人大腦皮層中具有自組織信號處理的特征，它可以根據樣本自身的規律，自動提取樣本內在的重要統計特征，是一個由全連接的神經元陣列組成的無教師自組織、自學習網絡。SOFM神經網絡算法更接近于人腦的認知規律，可以實現實時學習，網絡具有自穩定性，不需要外界評價函數，能夠識別向量空間最有意義的特征，抗噪能力強。它所形成的聚類中心能夠映射到一個平面或曲面上而保持拓樸結構不變，可以對目標的固有特征作出客觀的劃分。
2.1 輸入與競爭層的設計
根據本文設計的需要，我們從項目合作醫院采集了48張肝臟圖片，最后選定28張典型的圖片作為我們的訓練樣本：其中正常肝、輕、中、重度脂肪肝各7張，余下的20張不同類別的圖片作為測試樣本。由于每幅圖像大小和灰度級不一定完全相同，這樣不宜于設計各層節點數目，所以為了提高網絡的收斂速度，我們對給定的B超脂肪肝圖像進行預處理。在醫生的指導下，從中劃分出感興趣的區域（ROI），選取了64×200，灰度級為256的圖像，對這部分區域進行特征提取，計算出每一幅圖像的灰度共生矩陣，并提取它們的二次統計量構成特征矢量，得到了角二階、熵以及反差分矩12個反映其圖像紋理特征的特征值，也即是我們可以將一幅脂肪肝圖像用一個12維的向量表征。這12維的向量特征值便作為了神經網絡的輸入。神經網絡一般根據輸入特征量的多少確定網絡輸入層神經元個數，因此，本次設計的輸入層神經元個數為12。對于競爭層（輸出層），我們設定神經元個數為4，即分別代表正常和輕度、中度、重度四種分類結果。
2.2 SOFM網絡的訓練
SOFM網絡是模仿動物和人大腦皮層中具有自組織信號處理的特征，它是一種無監督的學習方式，它可以根據樣本自身的規律，自動提取樣本內在的重要統計特征。SOFM神經網絡算法更接近于人腦的認知規律，它現在已經成為繼BP網絡模型之后得到研究最多、應用最為廣泛的一種網絡模型，在實際中的應用包括：過程和系統分析、統計模式識別、通信等。
T.Kohonen提出的自組織特征映射神經網絡，它建立在一維或者二維的神經元網格上，其算法所具有的競爭、合作和更新的學習規則可以捕獲包含在輸入（數據）空間中感興趣的特征，使得一個復雜系統從開始的完全混亂調整到最終整體有序。在本次SOFM網絡的設計中，我們設定輸入神經元數為12，輸出神經元數為4，圖1為本設計的SOFM網絡拓撲結構。
通過多次仿真試驗，我們確定SOFM網絡訓練參數如下：
初始權矩陣：每個矩陣元素都取[0，1]區間上的隨機數；
net. trainParam. Show=50；
net. trainParam.Lr=0.9；
net. trainParam. epochs =1000；
net. trainParam. Goal=1e-3。
針對SOFM網絡，我們的矛盾主要集中在競爭層神經元個數的選取上，通過反復的分析比較，我們最后選取了競爭層神經元個數為4的二維網絡，經過反復調試，最終達到了預期的收斂和預測效果。圖2為SOFM網絡初始分布圖，圖3為SOFM網絡快速收斂訓練圖。
實驗結果表明，經SOFM網絡訓練測試，最終將樣本分為了4類。SOFM網絡實質上實現了一個從輸入到輸出的映射功能，而數學理論已證明它具有實現任何復雜非線性映射的功能，經統計分析可知，針對我們所選取的20張測試圖片，SOFM網絡對正常肝的識別率可達85.71%，對脂肪肝的識別率可達88.89%，其中，輕度脂肪肝的識別率可達71.42%，中度脂肪肝的識別率可達79.82%，重度脂肪肝的識別率可達85.71%。從結果我們不難看出，SOFM網絡對重度脂肪肝的識別率都較高，這是因為重度脂肪肝的特征明顯。從應用角度來看，SOFM網絡訓練耗時在25秒左右，實現了對脂肪肝的識別目的，可以實現遠程、在線醫療，具有一定的推廣、概括能力。
3 結論
本文將SOFM網絡引入脂肪肝圖像識別，以B超平面圖像為研究對象，利用紋理分析方法提取脂肪肝B超圖像特征，將提取的特征值輸入SOFM神經網絡圖像識別系統，最終實現脂肪肝B超圖像的分類，建立了計算機B超脂肪肝輔助診斷系統。實驗結果表明這一研究可以提高脂肪肝確診效率和準確性，進而減輕醫生的工作量，也可以為經驗缺乏的醫生提供輔助診斷幫助，為醫學診斷提供了方便；同時也推動了我國遠程醫療事業，一旦系統成功，這對于我國部分醫療不便、經驗醫師缺乏的邊遠山區有很強的實用性。
參考文獻
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作者簡介
徐立（1983-），女，講師，碩士。研究方向為醫學圖像處理。
網絡應用方向范文第4篇
摘要：本文以應用型人才培養為出發點，對計算機專業網絡方向實踐教學進行了研究，然后探討了如何優化實踐課程教學體系。
關鍵詞：應用型人才；計算機專業網絡方向；實踐教學
中圖分類號：G642
文獻標識碼：B
1正確定位計算機專業網絡方向實踐教學培養的能力
作為應用型本科院校，應將培養學生的實踐能力放在首位。根據用人單位的反饋，計算機專業網絡方向的就業可以分為三個層次。一是小型企業或單位，需要的是能夠建設網站、編寫網頁、組建簡單局域網、能配置一般的服務、能夠進行網絡維護的人員。二是中型企業或單位，這些單位擁有多個路由器和交換機，它們需要能夠對交換機進行配置和管理，對路由器進行配置和管理，能夠維護網絡安全，配置各種網絡服務，還能夠優化網絡性能，具有網絡規劃能力的人員。三是大型企業，除了需要具備上述能力之外，還需要具備網絡編程，網絡入侵檢測，網絡存儲，無線網絡，網絡冗余設計等能力的人員。
根據社會需求以及計算機專業培養目標，我們把計算機專業網絡方向的實踐能力抽象歸納為三點：建網、組網、管網。建網和組網是基本能力，管網是進階能力。建網能力主要指培養學生具有搭建網站、熟練使用ASP或JSP技術編寫網頁、能夠運用Photoshop、Flash網頁美工技術的能力。組網能力主要指通過各種網絡設備如：交換機、路由器等，能夠組成一個物理網絡，同時根據需求進行合理科學實用的配置。管網能力主要是指能夠對網絡進行管理和維護，熟悉網絡安全架構，并且能夠保障網絡的安全。
2構建層次化的計算機專業網絡方向實踐教學體系
計算機專業方向的選擇是在三年級進行的。我院規劃了學生從一年級到四年級的能力培養路線圖，這種模式的好處在于可以給學生指明一條學習的路線，如圖1。
一年級通過計算機導論、C語言等課程讓學生入門，對專業學習了解；二年級通過專業基礎課程、興趣小組、素質拓展平臺以及各種大賽來培養學生專業的興趣，挖掘學生的潛能；三年級學生根據自己的喜好選擇方向，當然這些方向并非完全獨立，某一方向的學生完全可以選擇另外一個方向的課程去學習；四年級進行畢業實習、畢業設計。
圖1 學習路線圖
網絡方向在一年級和二年級和其他方向是共享一個基礎教學平臺的。我們在制定網絡方向課程體系時，重點是要突出上面所定位的三大能力，課程體系制定如表1。
其中基礎課程為“計算機網絡”和“網絡操作系統”。建網階段以網站開發設計為主，課程主線是“WEB技術與設計”“多媒體技術”“軟件工程概論”“XML程序設計”“J2EE技術應用”“手機程序開發”；在組網階段以網絡設備的應用能力與網絡規劃為主，課程主線是“計算機網絡工程”“網絡認證考試培訓”；管網以網絡信息安全與管理為主，課程主線是“網絡與信息安全”“計算機網絡管理”“網絡仿真技術”課程。
實踐能力培養分階段進行，按照如下模式，如圖2。
圖2 實踐能力培養階段圖
具體計算機專業網絡方向實踐教學是按照如下層次進行，如圖3。
圖3 網絡方向實踐教學體系
3優化實踐課程教學體系
實驗課程內容的改革與更新，尤其是要緊密結合社會經濟發展的需要，將現有的實驗教學內容進行篩選、整合，對不符合現代科學發展的實驗項目進行刪除或更新，做到少而精，整體優化。減少驗證性、演示性實驗，精心安排綜合性、設計性實驗，注重融入本學科發展的最新科技知識，滲透相關學科的理論和技能，使綜合性、設計性實驗的課程占有相當的比例。要改變實驗教學依附從屬于理論課，實驗教學內容各自獨立、零散、重復的現狀，建立系統優化的、相對獨立的實驗課程體系。
根據“建網、組網、管網”能力培養路線，我們整合相關課程，刪減重復內容，更新實驗內容，優化了實驗課程教學體系，如圖4。
實驗課程教學體系應該以模塊化的形式確定下來，這樣每年根據已有實驗的效果，以及將要更新那些實驗，都便于靈活調整。由于網絡類課程屬于比較“新”的課程，具體實驗怎么開，開什么，各個院校都處于摸索階段。而且由于各個院校的實驗環境條件不一樣，造成很大的差異度，不過隨著經驗的不斷積累，與各大網絡廠商合作，都會探索出一條適合自己院校情況的體系。
圖4 網絡方向實驗課程核心體系
參考文獻
[1] 王萬森. 計算機專業還有幾分天下[J]. 計算機教育,2006,(2).
網絡應用方向范文第5篇
【關鍵詞】網絡 協議識別 屬性選擇
隨著計算機技術的普及、因特網與通信技術的發展，人們可以深切感受到，互聯網與人類的生活、工作的結合日益緊密，正因為如此，網絡便是一個極其復雜的系統，網絡用戶數量的不斷增加也使得這個復雜的系統出現的幾率變大，網絡管理伴隨著這種情況變得越來越難，必須要有完善的管理機制才能保障網絡的正常運行。同時，很多網絡協議也伴隨著出現，這些網絡協議帶來的新特點，以及多樣化的形式使得網絡也越來越難以管理。
1 研究背景與意義
隨著計算機網絡的普及與發展，一方面對于如何保證網絡的安全，組織網絡高效運行提出了迫切要求；另一方面，計算機網絡日益龐大，使得管理變得越來越復雜，諸如網絡用戶不斷增加、網絡覆蓋范圍不斷增大、網絡通信量劇增，網絡共享數據了不斷增加，網絡應用軟件類型不斷增加等，而這些龐雜而巨大的系統通過人工時無法管理的，因此網絡管理成為了最佳選擇，它具有高的效率和生產過程。隨之而來的各種網絡應用協議應運而生。
網絡應用協議的出現，使得網絡協議的識別顯得尤為重要，具體是指根據網絡流量所表現出的不同特征，標識出該流量所使用的應用層協議，包括使用的應用層協議和具體產生流量的應用程序兩個層面。其中，識別具體的應用程序是最精細的識別結果，也是最復雜的識別結果。
在越來越復雜的互聯網中，對于網絡應用協議的識別尤為重要，因為它在監督管理和新一代網絡安全中起著不可替代的作用，這種識別可以廣泛地應用于網絡領域中，如服務質量控制、合法監聽、入侵檢測等，從而對網絡管理起著重要作用。
2 網絡應用協議識別的主要方法
近些年來，國內外學者在網絡應用協議識別方面做了大量的研究工作，如用聚類方法處理協議識別問題，應用基于概念模型的樸素貝葉斯（NaiveBayes）方法，采用高斯濾波方法等，但是，持久性和廣泛性卻受到了很大的限制，因為這些技術更多的只是在當下或短期時間內起到一定作用，對于長期的、未來的網絡協議識別的作用并不是建設性的。針對這一問題，很多科學家從其他角度提出了一些可取的意見和方法。
2.1 網絡流特征提取
在實際的復雜的網絡環境中，由于各種問題，如網絡軟件數量增加類型不同，互聯網用戶迅猛增長等，由此產生數量巨大的待分類的網絡流，它們可達到數十萬或數百萬條，由此就產生了一個一個問題，即統計網絡流的工作量巨大，也使得計算機負載過重，由于眾多網絡流相似或者相同，從而使得統計效率低下，使得網絡管理無法滿足現有的需要。網絡流由一系列流量屬性構成，內容包括數據包間隔、網絡流持續時間、和數據包大小等，如此繁復復雜的網絡流給網絡應用協議識別帶來的巨大的困難，因此，網絡特征流的統計效率成為關鍵，如何提高統計效率，目前很多科學家提出了網絡流特征提取這一方法。不過，這一方法在實踐中仍然處于初級階段，因此，在將來的相關研究中，還有待于深化。
2.2 基于負載簽名的應用協議識別方法
這種相對來說較為先進的方法是目前網絡協議識別方法中較為先進的方法，它能有效識別那些使用動態端口的網絡應用，因而很大程度上提高了協議識別的靈活性和準確性。該方法的原理是通過掃描數據包有效載荷中的應用層協議簽名，識別該業務流所承載的應用層協議，通過這樣的方法，即使是那些利用偽裝端口進行通信的用戶所攜帶的簽名也無法被隱藏，所以，曾經用于入侵檢測的深度包的相關檢測技術也開始用于協議識別的相關研究中，目前，該方法得到了很多人的認可，也開發了很多與此相關的軟件，如CAIDA 組織開發的 NetTraMet、開源軟件L7filter等。但是，該方法還是有不足的地方，比如，對加密信息和專有協議的處理能力差，偶爾可能會涉及到個人或企業機關的隱私而觸犯法律。
2.3 基于機器學習的應用協議識別方法
這一方法在目前得到廣泛關注，它是在學習以流量特征為個性的網絡數據集的內部結構基礎上，逐漸將網絡數據集中的每個流識別到相對的應用協議中，這就是該方法的識別原理。在應用上，這種方法規避了上述方法的缺陷，因不需要深度解析相關內容，也不依賴于固定的協議端口，所以，不會涉及到隱私法律的問題，這是基于機器學習的應用協議識別方法的進步。另外，在靈活性和識別效率上有所提高，因為它減少了網絡數據的處理量，并且，對于諸如網絡應用協議的流量模型和流量特征相關問題也可以用該方法，這樣的研究模式和結果勢必具有重要的理論意義。基于機器學習識別方法結構較為復雜，需要分析的流量特征較多，相對的，數據約簡技術也被引進該技術中，提高了識別數據的效率。
但是，該方法也具有某些不足，如當在吞吐量較大的高速鏈接路上，這種方法便很難滿足處理的要求，因為它無法緩存較多的數據包。
3 總結與展望
近年來，網絡安全領域里的研究熱點中毫無疑問有網絡應用協議的有效識別的存在，因此，如果要提高網絡管理效率，必須要解決這一問題。雖然，目前已經學界已經提出了比較有建樹性的相關方法，諸如文中提到的網絡流特征提取、基于機器學習的應用協議識別方法、基于負載簽名的應用協議識別方法等，都能在一定程度上解決網絡應用協議識別所面臨的問題，基于這樣的研究現狀，在未來的研究中，研究者們的研究方向將有所選擇，比如如何在保證識別準確率的同時來減小時間消耗。
參考文獻
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作者簡介
曹劍文（1964-），男。湖南省長沙市人。大學本科學歷。現為武漢紡織大學數學與計算機學院工程師。主要研究方向為計算機及網絡應用。
