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 ## 1 简介
-本项目为2020年[中国高校计算机大赛(C4)－网络技术挑战赛](http://net.c4best.cn/)EP2决赛赛项，题目为构建一个在线流量识分析与识别系统，能够实时识别出网络上的正常业务流量、恶意软件流量和网络攻击流量，并对各种流量随时序的变化进行进行可视化展示，我们采用**CNN+LSTM时空神经网络**，其中CNN对流量空间特征进行提取，LSTM对流量时序特征进行提取，从而完成不同种类流量分类功能。我们将思博伦官方给出的流量pcap包解析为流量的URL进行训练, 最终在官方给出的测试流量包上达到 **93.5%** 的准确率。
+[AIFlow](https://github.com/orion-orion/CNN-LSTM-Flow-Analysis)为2020年[中国高校计算机大赛(C4)－网络技术挑战赛](http://net.c4best.cn/)EP2决赛赛项，题目为构建一个在线流量识分析与识别系统，能够实时识别出网络上的正常业务流量、恶意软件流量和网络攻击流量，并对各种流量随时序的变化进行进行可视化展示，我们采用**CNN+LSTM时空神经网络**，其中CNN对流量空间特征进行提取，LSTM对流量时序特征进行提取，从而完成不同种类流量分类功能。我们将思博伦官方给出的流量pcap包解析为流量的URL进行训练, 最终在官方给出的测试流量包上达到 **93.5%** 的准确率。
 
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 ## 2 环境依赖