随着互联网IT领域的飞速发展，物联网设备在各个领域中的应用也越来越广泛。
当前，物联网技术为带来了前所未有的便利，但同时，网络安全问题也随之而来。如何有效识别物联网设备的异常流量成为一个亟待解决的问题。
传统的异常流量识别方法主要依赖于固定的规则或模式匹配，对于复杂多变的网络攻击往往难以应对。
近年来，深度学习技术的发展为物联网设备的异常流量识别提供了新的解决方案。
神经网络能够自动学习数据的特征，通过训练模型对异常流量进行准确识别。
首先，需要对网络流量数据进行预处理，提取有效的特征信息。
接着，基于提取的特征信息构建神经网络模型。
# Python示例代码展示如何构建神经网络模型（以TensorFlow为例）
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([...]) # 构建神经网络模型代码示例
利用大量的网络流量数据对模型进行训练，不断优化模型性能。
...
通过测试数据对模型进行评估，并根据评估结果对模型进行优化。
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