深度学习技术在提高网络安全中终端识别精度
案例介绍
在网络安全的准入系统中，首先要识别接入的终端是否是合法终端，第一步需要先识别终端类型，随着智能设备（打印机、核磁共振设备、B超）种类越来月丰富，传统的根据业务特征（例如IP包）识别终端类型的方法精度上需要进一步提升。此项目采用神经网络反向传播算法，基于大样本训练，提升终端类型识别精度。本人当人算法设计及基于python语言完成算法开发。
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