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Python
实现基于
WTC-Transformer
网络流量分类算法（
WTC）结合Transformer
编码器进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
网络流量分类作为网络安全领域与智能运维领域的核心研究内容，其作用早已渗透到现实社会的诸多关键场景中。数字化转型和万物互联的加速，带来了前所未有的流量复杂性，诸如物联网、云计算、虚拟专用网络（VPN）、智能终端以及大量分布式应用的普及，让流量的协议、内容与行为日益多样化。与此同时，大量新兴应用频繁出现，协议加密、端口混淆、伪装通信等技术广泛使用，极大地挑战了传统的流量识别与分类技术。尤其在面向5G、工业互联网、智能电网等高安全要求场景中，对流量分类精度、实时性和鲁棒性的需求变得极其苛刻。
现代网络环境下，企业、运营商、政府部门等必须有效掌控网络流量的全貌，不仅为了保障网络的正常运维，更为了实现安全监测、攻击检测、异常行为分析、QoS管控以及新业务动态管理等多种目标。举例而言，准确分辨数据流中的恶意通信、加密流量、P2P文件共享、视频流或物联网设备传输，能够帮助管理者及时发现威胁、合理分配带宽并高效响应网络事件。同时，深度学习等 ...

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关键词：transform Former python 时间序列预测 Trans