内容导读：
摘要： 本文介绍了一种基于深度学习的面向未知攻击的网络嗅探算法。该算法能够自动学习网络流量的特征，从而在不事先训练模型的情况下发现和分类新的未知攻击，有效提高了网络安全性。文章中详细介绍了算法的方法和实验结果。
1、前言
近年来，随着网络技术的飞速发展，网络安全问题变得越来越突出。黑客攻击越来越常见，传统的安全防御方式已经无法满足业界的需求。因此，需要开发更智能、更高效的安全防护系统，以适应当前以及未来的网络安全形式。
2、相关工作
目前，网络安全领域中最普遍的方法是基于签名和规则的系统，这些系统只能识别已知攻击。为满足未知攻击的发现与分类需求，研究人员提出了一种新型的嗅探算法。通常这种算法需要大量手动标记的历史数据集进行训练，且无法发现未见过的攻击。在未经训练的情况下，深度学习算法可以自动地学习网络流量的主要特征，从而具有更好的适应性。因此，本文采用了深度学习算法来解决嗅探算法面临的问题。
3、方法介绍
本文提出的基于深度学习的嗅探算法包含以下四个部分：（1）数据预处理；（2）神经网络结构设置；（3）损失函数设计；（4）训练模型和测试模型。
在数据预处理中，采用了标准化和归一化的方式来处理原始网络流量数据。神经网络结构设置阶段，将原始网络流量转换为韦恩图。韦恩图使用卷积神经网络（CNN）进一步提取特征。为了避免过拟合，使用了dropout技术。在损失函数设计中，采用了交叉熵损失函数，并引入弹性权重衰减和难样本挖掘技术。最后，在训练模型和测试模型阶段，我们采用了80/20的比例进行训练和测试。
4、实验结果
实验使用公开数据集和自己收集的真实网络流量数据集。与传统嗅探算法和机器学习方法相比，本文算法具有更高的准确率和更快的嗅探速度，且能够自动检测未知攻击。此外，算法还能够有效地区分正常流量和恶意流量。
总结
本文介绍了一种基于深度学习的面向未知攻击的网络嗅探算法，并详细介绍了算法的方法和实验结果。该算法将深度学习技术应用于网络安全领域，能够有效提高网络安全性。未来，我们将通过进一步的研究，不断改进和完善算法，以适应不断变化的网络攻击形式。