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CNN可以用于网络流量的识别和分类。事实上，CNN在计算机网络安全领域中被广泛应用于网络流量分类和威胁检测等任务。

网络流量通常可以被视为一系列时间序列数据，可以将其表示为一维或二维张量。通过对网络流量数据进行卷积和池化等操作，可以从中提取出关键的特征，并将其用于分类。而对于成千上万种不同的网络流量类别，可以使用多标签分类的方法，即对每个网络流量样本分配多个标签。

当然，对于不同类型的网络流量，需要针对性地设计CNN网络架构和参数设置，以获得最佳的分类效果。此外，网络流量分类和威胁检测等领域也有许多其他的深度学习模型被应用，例如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。