网络流量分类算法比较研究
网络流量特征提取和分析算法研究
网络流量特征提取和分析算法研究随着互联网的普及和技术的不断发展，网络流量的规模和复杂性也在不断增加。
因此，如何从海量的网络流量数据中提取有用的信息和特征，成为了网络安全、网络管理、网络优化和数据分析等领域的重要问题。
为此，网络流量特征提取和分析算法的研究也逐渐成为了热门的研究方向。
一、网络流量特征提取算法网络流量的特征可以包括各种参数和指标，如带宽、时延、丢包率、流量大小、传输协议、应用类型等等。
因此，网络流量特征提取算法的目标就是从原始的网络数据包中提取出这些特征，并将其转换为可供后续处理和分析的特征向量。
常用的网络流量特征提取算法包括基于统计、基于模型和基于机器学习的方法。
其中，基于统计的方法主要使用了各种统计量和特征描述符来分析网络数据包的各种属性和分布。
例如，可以使用平均值、方差、中位数、极差、分位数等统计量来描述网络流量特征，还可以使用信息熵、互信息、相关系数等特征描述符来提取网络数据包的相对信息量和相关性。
基于模型的方法则从数据包流的角度出发，尝试利用预定义的模型来描述网络流量的特征。
这些模型可以包括马尔可夫链、自回归模型、分段线性模型等等。
例如，可以使用ARIMA模型来对网络数据包的时序变化进行建模，也可以使用分段线性模型来对网络数据包的流量大小和带宽进行拟合。
基于机器学习的方法则更加注重数据的自动化和智能化处理，它可以利用各种机器学习算法来自动分析和提取网络数据包的特征。
例如，可以使用支持向量机、随机森林、神经网络等机器学习算法来分类、聚类或回归网络数据包的各种特征。
二、网络流量特征分析算法网络流量特征分析算法则更加注重对网络流量特征的分析和解释，它可以基于网络流量的特征向量，对网络流量进行聚类、分类、异常检测、数据可视化等处理。
该算法可以从多个维度对网络流量特征进行分析，从而发现网络的潜在规律和异常情况。
常用的网络流量特征分析算法包括聚类算法、分类算法、异常检测算法和可视化算法等。
基于半监督学习的网络流量分类算法研究
基于半监督学习的网络流量分类算法研究近年来，随着网络技术的不断发展和普及，网络安全问题也愈加突出。
其中，网络流量分类是网络安全的一个重要领域，其目的是对网络流量进行分类，将正常流量与恶意流量区分开来，以保障网络的安全可信。
网络流量分类算法通常分为有监督学习和无监督学习两种方式。
有监督学习需要大量已知类别的流量样本作为训练集，通过构建分类模型对未知流量进行预测。
而无监督学习则是在无标签数据的情况下，通过数据分布等特征进行分类。
然而，由于训练样本的获取和标记成本较高，有监督学习的分类模型可能会导致过拟合与泛化性能差的问题。
相对而言，无监督学习虽然不需要标记，但它训练出的分类模型稳定性较差，分类效果可能并不理想。
因此，近年来基于半监督学习的网络流量分类算法备受关注。
半监督学习旨在在有限标记样本和大量无标记样本的条件下，通过挖掘不同样本之间的相似性或者差异性，提高分类模型的准确性。
基于半监督学习的网络流量分类算法有多种，常见的包括基于图的半监督学习和基于深度学习的半监督学习等。
其中，基于图的半监督学习是一种基于网络拓扑形态的分类方法。
该方法对网络流量的特征向量进行建模，并将其转换成图形结构上的节点。
然后，在有标记节点的同时，通过节点之间的连接与相似性计算出新的“虚拟标签”，从而对未知的节点进行分类。
相比于基于图的半监督学习，基于深度学习的半监督学习算法具有更好的泛化性能和适应能力。
最近提出的一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的网络流量分类算法，通过在CNN中嵌入半监督学习算法实现网络流量分类。
该方法利用卷积神经网络对网络流量进行分层特征提取，并将提取的特征向量输入到半监督学习算法中进行分类。
除了以上两种方法，还有基于网络嵌入的半监督学习算法等。
网络嵌入是一种将节点或网络图转化为低维向量表示的方法。
基于网络嵌入的半监督学习算法通过节点之间的相似度计算相互作用，将图中的相近节点嵌入到同一空间中，并通过半监督分类算法对其进行标记。
网络流量分类及其现状研究
商务交 易等 各种应用不断涌现 ， 造成新兴应用层 出不穷 、 带宽消
耗急剧增加 、 安全问题 日益增多 ， 如何 为用户提供一个安全 、 可靠
索策 略来选取流统计学特征 。Ｈ Ｕ Ａ Ｎ Ｇ等人将粒子群算法用 于特 征搜索 ， 但粒子被过多束缚 ， 容易导致局部最优。２ ０ ０ ９年 ， Ｌ ｉ 等人 利用遗传算法进行特征属性选择 ， 搜索 能力 强 ， 对求解大规模 复
消耗 时间较长的不足。２ ０ １ ２年 ， Ｗａ ｎ ｇ以流 的统计学特征为依据 ， 提 出了一种基 于 ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ 和ｗ ｒ ａ ｐ ｐ ｅ ｒ 的组合式 特征选择 ，获得 识别
议类型 ） 的单向数据包集合。只要数据包的上述五个要 素中有一
个 不相 同， 它们就不属于 同一条流。 在 流的定义的基 础上 ， 网络流 量分 类是 指 ：对流按 照其 应用 层 的应用类 型 （ 如 ｍ 。 ＭＡ Ｉ Ｌ ， ｗｗｗ， Ｐ ２ Ｐ等 ） ， 将网络 中存在的 Ｔ Ｃ Ｐ流或 Ｕ Ｄ Ｐ流进行分类。对 网络流量分类 的研究 主要 是网络流量特征选择和分类方法 两方
是实现 网络可控性的基础技术 ， 在网络管理 、 服务质量保障 和网
络安全等领域都有应用 。 但随着网络的发展 ， 网络速度不断提高 ，
新型的 网络应用和技术不断 出现 ， 对网络流量分类术提 出了更 高 的要求 。
一
、
网 络流 量 的 定 义
流特征选择算法 ，通过曲线拟合趋势相关性属性进行特征选择 ，
面。
Ｐ ２ Ｐ的最优流特征子集 ， 但该方法 的通用性有待提高 。
目前 ， 各种新 的搜索机制和评价标准如支持 向量机 、 马尔可
夫、 粗糙集 、 神经网络等方法被广泛应用 于改进现 有的特征选择
《网络流量分类研究》课件
通过流量分类，可以更好地了解网络瓶颈和性能瓶颈，从而进行有针对性的优化。
2 安全分析
流量分类可以帮助识别恶意流量和网络攻击，提高网络的安全性。
3 流量控制
通过对流量进行分类和控制，可以优化网络带宽的使用，提高网络的质量。
基于端口号的流量分类技术
基于端口号的流量分类技术是一种简单而常用的方法，它通过识别数据包的 源/目的端口号来进行流量分类。
基于IP地址的流量分类技术
基于IP地址的流量分类技术是一种常见的方法，它通过识别数据包的源/目的I技术是一种流行的方法，它通过识别数据包的协议类型 来进行流量分类。
基于深度学习的流量分类技术
基于深度学习的流量分类技术利用神经网络结构和深度学习算法对网络流量 进行分析和分类。
《网络流量分类研究》 PPT课件
在这个PPT课件中，我们将深入探讨网络流量分类的背景、意义和应用。探讨 各种流量分类方法，包括基于端口号、IP地址、协议、深度学习和机器学习的 技术。以及流量分类对网络管理、优化和流量控制的重要性。
研究背景与意义
网络流量分类是一项关键的研究领域，它对于网络性能优化、安全分析和流量控制至关重要。
网络流量分类的概念与定义
网络流量分类是指根据网络数据包的特征和属性将流量进行分类和标识，以便更好地理解和管理网络通信。
网络流量分类的分类标准
网络流量可以根据不同的标准进行分类，如协议类型、应用类型、源/目的地地址等。
常见的流量分类方法
基于端口号的流量分类技术
根据数据包的源/目的端口号进行流量分类，适 用于传统的网络应用。
基于协议的流量分类技术
根据数据包的协议类型进行流量分类，适用于区 分不同协议的网络流量。
基于IP地址的流量分类技术
网络数据流量特征分析与识别方法研究
网络数据流量特征分析与识别方法研究随着互联网的快速发展和普及，网络数据流量的增长呈现出爆炸式的增长态势。
对网络数据流量进行分析与识别成为保护网络安全、优化网络性能以及推动网络资源管理的重要手段之一。
本文旨在研究网络数据流量特征分析与识别的方法，探讨如何准确地分析网络数据流量，并识别其中的相关特征信息。
一、网络数据流量特征分析的意义网络数据流量特征分析是对网络数据流量进行深入研究和理解的过程，通过分析网络流量中的特征，可以掌握网络的使用情况、用户行为以及网络应用的特点，对网络性能优化、网络故障排除、网络安全保护等方面起到重要作用。
准确分析网络数据流量特征，可以为网络管理者提供定量的数据支持，帮助其制定相应的网络策略和决策。
二、网络数据流量特征分析的方法1.基于统计学方法的网络数据流量特征分析统计学方法是一种常见且有效的网络数据流量特征分析方法。
可以通过统计和分析网络流量数据的分布情况、频率以及变化趋势等，揭示网络数据流量的主要特征，包括数据包的个数、字节数、流量大小、数据包长度等信息。
该方法具有简单易用、计算效率高的优点，适用于对网络流量整体特征进行分析和评估。
2.基于机器学习方法的网络数据流量特征分析机器学习方法在网络数据流量特征分析方面也有广泛的应用。
通过构建相应的模型，对网络数据流量进行训练和分类，可以提高对特定类型的网络流量进行准确识别的能力。
常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
这些方法能够从大量的特征数据中学习和归纳出网络流量的模式和规律，然后进行分类和预测，实现对网络数据流量的自动识别。
3.基于深度学习方法的网络数据流量特征分析深度学习方法是近年来快速发展的一种网络数据流量特征分析方法，深度学习算法可以自动从大量的网络数据中学习特征，利用神经网络的结构和参数进行分析和预测。
通过多层的神经网络结构，深度学习方法能够挖掘网络数据流量中的更深层次的特征和规律，提高网络数据流量特征分析的准确性。
基于机器学习的网络流量分类研究
基于机器学习的网络流量分类研究一、引言随着互联网的快速发展，网络流量的数量和种类不断增加。
对网络流量进行分类和分析，有助于了解网络行为和保护网络安全。
传统的基于规则的方法虽然简单，但无法适应网络流量快速变化的特点。
随着机器学习技术的发展，基于机器学习的网络流量分类逐渐成为研究热点，本文将详细探讨基于机器学习的网络流量分类研究。
二、网络流量分类的重要性网络流量分类是指对网络中传输的数据流进行分类和标记，以便更好地了解和管理网络流量。
网络流量分类的重要性体现在以下几个方面：1. 网络安全：通过对网络流量进行分类，可以识别异常流量和恶意行为，及时发现并防止网络攻击。
2. 网络管理：对网络流量进行分类和监控，可以了解网络中的流量分布和使用情况，从而优化网络资源分配和调整网络策略。
3. 服务质量优化：对网络流量进行分类和分析，可以根据不同类型的流量提供不同的服务质量，提升用户体验。
三、基于机器学习的网络流量分类方法基于机器学习的网络流量分类方法是利用机器学习算法对网络流量数据进行建模和分类。
主要包括以下步骤：1. 数据预处理：网络流量数据通常包括各种协议和特征，需要对原始数据进行处理和提取有用特征。
常用的预处理方法包括数据清洗、数据采样和特征选择等。
2. 特征提取：从网络流量数据中提取有用的特征，以供机器学习算法使用。
常用的特征包括包大小、传输速率、协议类型等。
3. 数据标记：需要为网络流量数据标记标签，即将不同类型的流量分为不同的类别。
一般采用人工标注或其他自动化方法进行标记。
4. 模型选择和训练：选择合适的机器学习算法，并使用标记好的数据进行模型训练。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机和深度学习等。
5. 模型评估和优化：对训练好的模型进行评估和优化，包括计算准确率、召回率和F1值等指标，进一步优化模型性能。
四、基于机器学习的网络流量分类应用实例基于机器学习的网络流量分类已经在各个领域得到应用。
以下是几个常见的应用实例：1. 网络入侵检测：通过对网络流量进行分类，可以识别和检测各种网络入侵行为，如DDoS攻击、端口扫描等。
网络流量分类与分析技术研究综述
网络流量分类与分析技术研究综述网络流量是指通过网络传输的数据包的数量和速率。
在互联网时代，网络流量成为了信息传输的重要指标，通过对网络流量的分类和分析可以了解网络的使用情况、发现网络故障、提高网络性能等。
本文将对网络流量分类与分析技术进行综述，并介绍其应用领域和未来发展方向。
一、网络流量分类技术网络流量的分类是通过对流量数据包进行特征提取和识别，将流量划分为不同的类型。
常见的网络流量分类技术包括端口号识别、深度包检测、统计分析等。
1. 端口号识别端口号是TCP/IP协议中用于区分不同应用程序或服务的标识符。
通过识别数据包的源端口号和目的端口号，可以判断该流量所属的应用程序或服务。
例如，源端口号为80表示该流量属于Web浏览器的HTTP请求，而源端口号为443表示该流量属于使用HTTPS协议加密的Web服务。
2. 深度包检测深度包检测是指对数据包的负载进行深入分析，提取出更多的特征信息以进行分类。
深度包检测可以依靠不同的特征进行分类，比如协议头部信息、数据包长度、数据内容等。
通过深度包检测，可以识别出隐藏在加密协议中的流量类型，提高分类的准确性。
3. 统计分析统计分析是指通过对网络流量数据进行统计和分析，从中抽取出特征规律进行分类。
常见的统计方法包括数据包长度分布、时间序列分析、频谱分析等。
通过对流量数据的频率、持续时间、数据量等进行统计，并结合机器学习算法，可以建立分类模型，实现更精确的流量分类。
二、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络流量数据进行解析、处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式，为网络管理、安全监测、性能优化等提供支持。
常见的网络流量分析技术包括流量分析工具、数据挖掘、机器学习等。
1. 流量分析工具流量分析工具是一类专门用于捕获、存储和分析网络流量的软件工具。
其中最广泛使用的工具是Wireshark，它可以对网络流量进行抓包和分析，提供了丰富的功能和可视化界面，能够展现数据包的各个层级信息，并支持定制化的分析。
利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究
利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究随着互联网的快速发展和大规模应用，网络流量（Network Traffic）的分析和分类成为了保障网络安全、优化网络性能和发现网络异常的重要手段。
传统的网络流量分析方法局限于静态规则和人工经验，无法应对日益复杂和智能化的网络攻击。
而利用人工智能技术进行网络流量分析和分类研究，可以提高网络安全性和性能，并且为网络系统的运行提供更加智能的决策支持。
一、人工智能在网络流量分析中的应用人工智能技术在网络流量分析中发挥了重要的作用。
具体来说，机器学习、深度学习和数据挖掘等领域的算法和方法被广泛应用于网络流量数据的分析和分类。
它们能够自动地学习和识别网络流量中的模式、特征以及异常行为，从而帮助系统管理员发现并应对潜在的网络攻击和威胁。
1. 机器学习在网络流量分析中的应用机器学习是一种利用数据来训练算法模型并自动学习的方法。
在网络流量分析中，机器学习方法可以根据已有的网络流量数据训练模型，然后用于对未知流量进行分类。
常用的机器学习算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
2. 深度学习在网络流量分析中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过多层神经网络模型来进行数据分析和特征提取。
在网络流量分析中，深度学习方法可以自动地提取网络流量中的特征，并根据这些特征进行分类和判断。
常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3. 数据挖掘在网络流量分析中的应用数据挖掘是一种从海量数据中发现模式和规律的方法。
在网络流量分析中，数据挖掘可以帮助发现网络流量中的关联规则、异常行为以及攻击模式。
通过分析和挖掘网络流量数据，可以提高对网络攻击的检测能力和响应能力。
二、利用人工智能的优势进行网络流量分析与分类相对于传统的网络流量分析方法，利用人工智能技术进行网络流量分析和分类具有以下几方面的优势：1. 自动化和智能化：人工智能技术可以自动地对海量的网络流量数据进行分析和分类。
基于M3和POSS特征的网络流量分类研究
基于M3和POSS特征的网络流量分类研究何继玲;于威威【摘要】Network traffic classification is an important foundation of network research and traffic engineering. Network traffic classification can be divided into four classification methods like basis on portnumber,payload,host behavior or machine learning. At present,the machine learning method has become a research hotspot. In the process of machine learning,feature selection can reduce the dimensionality of data and improve the generalization of learning model. In view of the class imbalance of existing large-scale network traffic flow data,min-max module (M3) and Pareto optimization for subset selection (POSS) are applied to feature selection of network traffic classification. It is com-pared with other feature selection methods and classic methods of dealing with the problem of class imbalance. The experiment shows that the M3 strategy can obtain better performance in most cases and can effectively deal with the problem of class imbalance in network traffic, which has showed its effectiveness in traffic classification.%网络流量分类是网络研究和流量工程的重要基础,网络流量分类大致分为基于端口号、有效负载、主机行为和机器学习等四种分类方法.目前基于机器学习的方法成为了研究热点.在机器学习过程中,特征选择可以实现数据维度约简,从而提高学习模型的泛化能力.针对大规模的流量数据以及网络流量中存在的类别不平衡问题,将最小最大集成策略(min-max module,M3)和多目标演化子集选择算法(Pareto optimization for subset selection,POSS)应用到网络流量分类的特征选择过程中.同时将该方法与其他特征选择方法以及经典的处理类别不平衡问题的方法进行对比.实验结果表明,M3策略在大部分情况下能获得较好的性能,并能有效处理网络流量中类别不平衡的问题,在流量分类应用中具有一定的实用性.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2018(028)001【总页数】6页(P83-88)【关键词】网络流量分类;类别不平衡;多目标演化子集选择算法;最小最大模块化【作者】何继玲;于威威【作者单位】上海海事大学,上海 201306;上海海事大学,上海 201306【正文语种】中文【中图分类】TP3010 引言随着信息科学技术的不断进步，网络在信息交换中发挥着举足轻重的作用，同时也使网络数据和流量数量呈爆炸性增长。
网络流量分析技术研究与应用
网络流量分析技术研究与应用随着互联网的快速发展，网络流量分析技术逐渐成为网络安全和网络性能优化的重要工具。
通过对网络流量进行深入的分析和研究，可以帮助我们理解网络的使用情况、发现网络中的问题并提供解决方案。
本文将探讨网络流量分析技术的研究现状和应用前景。
一、网络流量分析技术的背景和概述网络流量分析技术是对网络中数据包的处理过程。
当我们在互联网上浏览网页、发送电子邮件、使用社交网络等，都会产生网络流量。
网络流量分析技术通过收集和分析这些数据包，可以了解用户的行为模式、协议的使用情况以及网络服务的质量。
二、网络流量分析技术的研究方向网络流量分析技术的研究方向多种多样，包括但不限于以下几个方面。
1. 流量识别与分类流量识别与分类是网络流量分析的基础工作。
通过分析数据包的特征，可以将其归类为特定类型的流量，如视频流量、音频流量、文件下载等。
这对于网络管理、优化以及安全威胁检测都至关重要。
2. 流量监测与控制流量监测与控制是网络流量分析技术的核心任务。
它可以帮助网络管理员监测实时流量、识别异常流量并采取措施进行干预。
通过合理配置网络设备和算法，可以实现对网络流量的动态控制，确保网络的正常运行。
3. 流量优化与加速网络流量优化与加速是提高网络性能的关键手段。
通过分析网络流量，可以找出网络中的瓶颈和性能问题，并提供有效的优化方案。
例如，通过缓存技术、负载均衡算法等方式，可以提高响应速度和用户体验。
4. 安全威胁检测与防御随着网络威胁的不断演化，网络流量分析技术在安全领域的应用日益重要。
通过对网络流量的监测和分析，可以及时发现和应对各种网络攻击、恶意软件和数据泄漏等安全威胁。
三、网络流量分析技术的应用实例网络流量分析技术已经在各个领域得到广泛应用。
1. 企业网络管理在企业网络中，通过对网络流量的分析，可以帮助管理员了解网络的使用情况、优化网络架构和资源分配，提高网络性能和用户满意度。
2. 云计算和大数据在云计算和大数据领域，网络流量分析技术可以帮助提取和分析大规模的网络流量数据，用于用户行为分析、市场调研和商业决策等方面。
快速流分类算法的研究
数据包分 类算 法也 被称 为报 文 分类 、 包分 类 、 流
分类 、 Ｉ 类 算 法 等 ， 英 文 都 是 ｐ ｃｅ ｃ ｓ ｆ ａ Ｐ分 其 ａｋｔ ｌ ｓ ｃ． ａｉ ｉ ｔ ｎ 本质 上都是采用一定 的规则对 数据包 进行 区分 、 ｉ ， ｏ
归类 。字面上的不 同 ， 映 了分类 的 目的和侧 重点不 反
０ 引 言
随着 网络带 宽 的 增 加 ， 兆 网络 已成 为 因 特 网 万
成 的集合 称 之 为 规 则 （ｕｅ ， 若 干 规则 的集 合 就 ｒｌ） 而
是 分类器 （ ｌ ｓ ｅ） 。流 分类 就 是 要 确定 每 个 流 ｃ ｓｉ ｒ ａ ｆ 』 ｉ
最 匹配 的规则 。 源自流分类 算法是流 量测量 的重要应 用部分 ， 流量测
量 主要 是对 网络 中 的 “ 进 行 测 量 和 分 析 ， 掌握 流” 以 网络的流量特 性 。对 网络 中 的流进行 测 量 的关 键 是
要快速对 到达 的数 据流 进行 分类 匹 配 以确定 它 属 于 哪一个 流 ，０ Ｇ ｉ ｓ 宽 的数 据 包 处 理 能 力要 求 为 １ ｂｔ 带 ／
问题 。
Ｉ Ｐ地址进 行 计 算 。其 它 分 类 算 法 根 据 分 类 目的不 同 ， 以根 据端 口号 、 可 协议 类 型 、 务 类 型 等信 息 进 业
行相应 的计算 。 “ ” 从一 个源 发送 到 一个 目的 的报文 序 列 ， 流 是 是具 有某 种 相 同属 性 的 报 文 的集 合 。 流 分 类 问题 主要是 基 于报 头的 一 个或 多 个 域 ， 据 一定 的策 略 根 和规则 识 别该报 文 所 属 的流 ， 以基 于 流 的分 类 算 所 法是对 包分 类算 法 的扩展 。
网络流量识别中的深度学习方法研究
网络流量识别中的深度学习方法研究网络流量是我们日常生活中不可或缺的一部分。
我们在网上搜索信息，听音乐，购物，甚至社交。
然而，随着互联网的普及和使用者增多，网络流量管理和监测变得愈发重要。
网络流量识别已成为了一项重要的技术，它可以对网络上的数据进行分类和处理。
这项技术的出现，使得网络管理者和安全专家能够更加精确地检测和分析网络中的数据流量，提高网络的效率和安全性。
随着深度学习算法的崛起，网络流量识别也迎来了新的进展。
深度学习是一种机器学习技术，它能够识别和处理比传统方法更加复杂的数据集。
在网络流量识别中，深度学习模型可以以新的方式提取和理解数据流量中的信息，实现更加精确的分类和识别，从而提高网络的安全性和管理效率。
在本文中，将对网络流量识别中的深度学习方法进行研究分析。
一、深度学习在网络流量识别中的应用网络流量识别是一个比较复杂的问题，因为网络流量中存在大量的随机性和不确定性。
传统的方法虽然能够解决一部分问题，但是它们通常需要手动提取并选择特征。
这样的方法存在一定的局限性，无法应对网络流量变化频繁的环境。
深度学习模型则有能力自动化提取和选择特征，能够应对不同网络环境的变化。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是当前网络流量识别中常用的深度学习模型。
卷积神经网络卷积神经网络是一种主要用于图像和视频处理的深度学习算法。
在网络流量识别中，卷积神经网络可以对数据流进行分层抽象，并从简单到复杂逐步提取特征。
在卷积神经网络中，通常使用卷积层和池化层交替构成网络结构。
卷积层能够将输入数据与卷积核做卷积计算，从而找出数据中的特征。
而池化层则用来降低计算复杂度。
在网络流量识别中，卷积神经网络能够对网络流量进行一些特征提取，例如数据分布、流量大小和数据包间隔等。
同时，卷积神经网络也能够将流量分类为正常流量或恶意流量。
通过不断的训练，卷积神经网络能够学习到更加准确的流量特征，提高网络流量识别的准确率和精度。
循环神经网络相比于卷积神经网络，循环神经网络更加适合处理序列数据。
网络流量分析技术的算法与效率优化方法
网络流量分析技术的算法与效率优化方法随着互联网技术的迅猛发展，网络流量分析成为了网络安全领域的重要研究方向。
网络流量分析技术旨在对网络中的数据流进行监测与分析，以便识别异常流量、发现网络威胁并进行网络性能优化。
然而，随着网络流量数据量的快速增长，传统的流量分析算法面临着效率低下、延迟高、准确率不足等问题。
本文将介绍网络流量分析技术的算法和效率优化方法。
首先，我们将介绍几种常见的网络流量分析算法。
其中最常用的算法之一是统计算法，这种算法通过统计特定时间段内的流量数据，分析流量模式和趋势变化来识别异常流量。
此外，基于时间窗口的滑动平均算法也是常用的一种方法，它通过计算一段时间内的平均流量来检测异常流量。
此外，还有基于机器学习的算法，例如决策树、支持向量机和神经网络等，它们通过建立分类模型来对流量进行分类和预测。
这些算法各有优劣，可以根据具体应用场景选择合适的算法。
然而，传统的网络流量分析算法在处理大规模流量数据时面临效率低下的问题。
为了提高算法的效率，需要采取一些优化方法。
首先，可以通过并行计算技术来加速算法的执行。
并行计算利用多个处理器或计算资源同时执行任务，以提高计算速度。
其次，可以利用硬件加速技术，如图形处理器（GPU）和专用集成电路（ASIC），来加快算法的运行速度。
这些硬件加速器专门设计用于高速数据处理，可以显著提高算法的执行效率。
此外，还可以利用采样技术来减少流量数据量，从而降低算法的处理复杂度。
除了算法本身的优化，还可以通过优化数据结构和存储方式来提高流量分析的效率。
一种常见的优化技术是使用压缩算法来减小流量数据的存储空间。
压缩算法可以将冗长的数据序列压缩为更短的表示形式，从而减少存储空间的需求。
此外，还可以使用高效的哈希表和索引技术来加速数据的查询和检索。
这些优化技术可以显著提高算法的执行效率和系统的整体性能。
此外，还需要注意网络流量分析技术的实时性问题。
网络流量数据实时传输和处理是网络安全的重要要求之一。
网络恶意流量检测与分类方法研究-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要摘要：网络恶意流量的分类和检测技术是网络运维管理中的一项重要技术。
因此，它引起了网络安全研究者的广泛关注，并提出了一种可行的恶意流量分类和检测方法。
近年来，日益恶化的网络安全事件推动了网络恶意流量分类和检测技术的不断进步，新技术不断被提出。
然而，随着规模越来越大、拓扑结构越来越复杂的网络的不断建设和使用，传统的基于端口或流量特征统计的网络恶意流量检测方法已经不能满足超大流量数据流的影响，也不能满足当前时间复杂度的实时检测要求。
网络恶意流量检测的主要时间消耗集中在网络流量数据的预处理和规则集的建立上，因此解决大规模网络恶意流量分类检测技术瓶颈的关键在于数据预处理和规则集的建立。
在研究信息粒度表示、网络恶意流量特征参数提取和大数据技术的基础上，提出了一种基于行为分析的网络恶意流量分类检测方法。
该方法在网络流量行为分析的基础上，结合机器学习算法和大数据处理工具，在保证实时检测的基础上，有效降低检测算法在数据预处理和规则集建立过程中的时间消耗。
仿真结果表明，该方法不仅在异常网络流量的分类和检测方面表现良好，而且具有收集未知攻击的能力，能够有效保证网络的平稳正常运行。
关键词:行为分析、恶意流量检测、大数据Absrtact: The classification and detection technology of network abnormal traffic is an important technology in network operation and maintenance management. Therefore, it has attracted extensive attention of network security researchers, and has proposed a feasible classification and detection method for abnormal traffic. In recent years, deteriorating network security incidents have promoted the continuous progress of network anomaly traffic classification and detection technology, and new technologies have been proposed continuously.However, with the continuous construction and use of networks with larger and larger scale and more and more complex topological structures, the traditional network anomaly traffic detection method based on port or traffic feature statistics can no longer meet the impact of super-large traffic data flow, nor can it meet the real-time detection requirements of current time complexity. The main time consumption of network abnormal traffic detection is concentrated on the pretreatment of network traffic data and the establishment of rule sets. Therefore, the key to solve the bottleneck of large-scale network abnormal traffic classification detection technology lies in the data pretreatment and the establishment of rule sets. On the basis of studying granularity representation, extraction of characteristic parameters of abnormal network traffic and big data technology, a classification and detection method of abnormal network traffic based on behavior analysis is proposed. This method combines machine learning algorithm and big data processing tools on the basis of network traffic behavior analysis, and effectively reduces the time consumption of detection algorithm in the process of data preprocessing and rule set establishment on the basis of ensuring real-time detection. The simulation results show that the method not only performs well in the classification and detection of abnormal network traffic, but also has the ability to collect unknown attacks, which can effectively ensure the smooth and normal operation of the network.Key words: behavior analysis, malicious traffic detection, big data第一章绪论1.1研究背景的意义互联网自诞生以来，一直处于持续快速发展的状态。
网络流量分类国内外研究现状
网络流量分类国内外研究现状摘要近年来，随着互联网的迅猛发展，大数据（The Big Data）时代已经到来，越来越多的新型网络应用逐渐兴起，网络规模不断扩大，网络组成也越来越复杂。
网络流量分类技术作为增强网络可控性的基础技术之一，不仅可以帮助网络运营商提供更好的服务质量，而且能够对网络进行有效的监督管理，确保网络安全。
本文介绍了国内外关于网络流量分类方法以及算法的研究现状，据此以望给相关领域的人提供一定的参考和帮助。
关键词大数据The Big Data 网络流量分类国内外研究现状随着The Big Data的概念的提出，网络流量分类研究的关注程度也水涨船高。
在复杂的网络计算机环境中，尤其是云计算环境中，网络流量分类技术对于确保网络和系统的安全性有着极为重要的作用。
网络流量分类技术在现代网络安全和管理体系中扮演着极为重要的角色。
它能有效地处理很多网络安全问题包括合法截取和入侵检测等问题。
比如，网络流量分类可以用作检测服务攻击，蠕虫病毒传播，网站入侵，垃圾邮件传播。
此外，网络流量分类在现代网络管理体系中同样扮演着极为重要的作用，如服务质量控制（QoS）。
鉴于网络流量分类在网络系统中发挥如此至关重要的作用，网络流量分类技术的需求也越来越大。
网络流量分类是指按照网络的应用类型（比如WWW、TFTP、P2P等），将基于TCP/IP协议的网络通信产生的双向UDP流或TCP流进行分类。
网络流量分类技术虽然在很久以前就已经被提出，而且相关的分类技术也已经大量被提出，但是随着网络的复杂性越来越大，尤其是云计算的提出，使得网络分类技术面临新的机遇和挑战。
因此，分析网络流量分类的国内外研究现状就显得极为必要了。
一、网络流量分类国内研究现状国内学者对于网络流量分类的算法以及技术研究虽然历时不长，起步较晚并缺乏一定的系统性，但仍以方兴未艾之势不断完善和深入，尤其是近几年，在相关领域也取得了一些突破性的进展。
（1）基于决策树的网络流量分类传统的基于端口和基于深度包检测的网络流量分类方法因为p2p及载荷加密等技术的流行而变得失效。
基于深度学习的网络应用加密流量分类方法的研究和实现
基于深度学习的网络应用加密流量分类方法的研究和实现摘要：随着互联网应用的快速发展，隐私问题日益得到重视。
网络加密已成为一种保护网络通信安全的有效手段。
本文提出了一种基于深度学习的网络应用加密流量分类方法，旨在提高网络加密技术的效率和精度。
本文首先介绍了深度学习技术的原理和应用，然后详细阐述了网络加密的流量分类方法，并对深度学习模型进行了设计和优化。
本文利用自采集的数据集和公开数据集对模型进行了测试和验证，取得了较好的效果。
结果表明，该加密流量分类方法具有准确率高、鲁棒性强、运行效率高等优点，有望成为实际应用中一种有效的加密流量分类方法，提高网络通信的安全性和保密性。
关键词：深度学习，加密流量分类，网络通信安全，网络应用加密1.引言随着互联网的快速发展，网络通信安全问题越来越受到重视。
在网络通信中，加密技术是一种保护通信安全的重要手段。
加密算法能够将传输的数据转化为不易被破解的密码形式，保护数据的机密性和完整性，防止黑客和间谍等恶意攻击，确保网络数据的安全传输。
由于通信中存在数量庞大、多样化和高速交互的网络应用，如何实现网络应用加密流量的快速和精确分类成为了目前亟待解决的重要问题之一。
2.深度学习技术原理及应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，包括有监督学习、无监督学习和半监督学习等多种方法。
深度学习技术具有自适应性强、具有层次结构的特点，可以从大量数据中学习到高层次的抽象特征，处理复杂的非线性问题。
近年来，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、信号处理和数据挖掘等领域中被广泛应用。
本文主要采用基于深度学习的方法来对加密流量分类。
3.网络应用加密流量分类方法网络应用加密流量分类包括流量数据采集和预处理、特征提取、模型训练和分类方法等几个环节。
本文利用Wireshark软件自采集了一些数据，并调用Python编程处理。
在对流量数据进行预处理后，本文引入了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的方法来提取加密流量的特征，并设计了多种模型，包括带有卷积层和循环层的网络结构以及基于深度学习的结合模型，对模型进行训练和测试。
网络流量分析中的行为模式识别与分类算法
网络流量分析中的行为模式识别与分类算法近年来，随着互联网的快速发展，人们对网络安全的需求越来越高。
网络流量分析作为网络安全领域的研究重点之一，通过对网络数据包的监测和分析，可以帮助识别和防止各类网络攻击。
行为模式识别与分类算法作为网络流量分析中的一项重要技术，具有重要的实际应用价值。
行为模式识别与分类算法是通过对网络流量中的行为模式进行分析和分类，来判断这些行为模式是否属于正常的网络流量，还是潜在的网络攻击行为。
它可以帮助网络管理员及时发现网络攻击行为，并采取相应的应对措施。
在网络流量分析中，行为模式识别与分类算法主要涉及以下几个方面：1. 特征提取行为模式识别与分类算法首先需要从网络流量中提取出有价值的特征，以便后续的分类和识别工作。
常用的特征包括数据包的源IP地址、目的IP地址、传输协议、数据包大小、传输速率等。
通过对这些特征的提取和统计分析，可以得到反映网络流量行为特征的数值。
2. 数据预处理在进行行为模式识别与分类算法之前，还需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、去噪和数据归一化等步骤。
数据清洗可以帮助去除无效或错误的数据，确保数据的准确性。
数据去噪则是为了消除网络流量中的噪声干扰，提高分类算法的准确性。
数据归一化可以将不同特征的取值范围统一，避免特征值之间的差异对分类算法的结果产生影响。
3. 行为模式识别行为模式识别是行为模式分类算法的核心部分。
通过训练机器学习模型，利用提取出的特征对网络流量进行分类和识别。
常用的行为模式识别方法包括聚类分析、关联规则发现和决策树等。
聚类分析可以将相似的流量行为归为一类，帮助发现隐藏的网络攻击行为。
关联规则发现可以挖掘网络流量中的关联性，进一步发现网络攻击行为。
决策树将特征按照一定的规则划分，帮助快速识别网络流量行为。
4. 分类算法评估分类算法的准确性和可靠性是衡量算法优劣的重要指标。
在行为模式识别与分类算法中，常用的评估指标包括精确率、召回率、F1值等。
时间敏感网络流量调度算法研究
时间敏感网络流量调度算法研究时间敏感网络流量调度算法是一种将网络资源进行合理分配的算法，以满足用户对网络服务的时间敏感性需求。
这种算法通常用于视频流、实时通信、在线游戏等对网络延迟要求较高的应用场景。
本文将探讨时间敏感网络流量调度算法的研究现状及其相关问题，并提出一种改进的算法。
目前，时间敏感网络流量调度算法的研究主要关注以下几个方面：负载均衡、路径选择、拥塞控制和调度策略。
负载均衡是指将流量平衡地分配到不同的网络节点上，以提高网络的整体性能。
路径选择是指选择一条最优路径来传输时间敏感流量，以减少传输延迟。
拥塞控制是指在网络拥塞时采取相应的策略，以保证时间敏感流量的正常传输。
调度策略是指根据流量的特性和用户需求，合理地安排流量的传输顺序和速率，以满足用户对服务响应时间的要求。
在负载均衡方面，研究者主要关注如何根据网络节点的负载情况动态地调整流量的分配。
其中一种常用的方法是基于最短路径的负载均衡算法，通过选择最短路径来分配流量，以减少传输延迟。
另一种方法是基于流量预测的负载均衡算法，通过预测流量的分布情况，合理地分配网络资源。
除此之外，还有一些基于机器学习的负载均衡算法，通过学习历史数据，提供更加智能化的负载均衡策略。
在路径选择方面，研究者主要探讨如何选择一条最优路径来传输时间敏感流量。
其中一种常用的方法是基于带宽和延迟的路径选择算法，通过选择带宽较大且延迟较低的路径，以提高传输速率和降低延迟。
另一种方法是基于网络拓扑结构的路径选择算法，通过分析网络拓扑结构的特性，选择一条相对较短的路径来传输流量。
还有一些基于多路径传输的路径选择算法，通过在多条路径上同时传输流量，提高传输速率和可靠性。
在拥塞控制方面，研究者主要关注如何在网络拥塞时采取相应的策略，以保证时间敏感流量的正常传输。
其中一种常用的方法是基于反馈控制的拥塞控制算法，通过根据网络状态的反馈信息，动态地调整流量的传输速率，以避免网络拥塞。
另一种方法是基于流量控制的拥塞控制算法，通过限制流量的传输速率，以减少网络拥塞的发生。
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进行 Ｑｏ Ｓ调度 ； 为用 户提供 长期 有价 值 的分类 预测 ； 被 对 禁 的应 用或攻击进行检中建立一套分类规则 。聚类则是将具有 相似特征 的无 标识 的实例相 聚成簇 ， 它是没有先验知识的分类 。 每个实例 即单 向流 ， 由其特征 值 向量描述 。分类过程 的输入 是实例的特征 值 向量 ， 出则 是通过 对给 定的 实例 输
能 达 到 分 类 准 确 度 要 求 的 特征 子集 。若 使 用 无 关 的 和 冗 余
最近邻算法［ （ —Ｎｅｒｓ ｉｈ ｏｓ ｋ ７ｋ ］ ａｅｔ ｇ ｂ ｒ，ＮＮ） Ｎｅ 是采用 欧 氏距离计算在 维特征空 间中每一个实例 与距 离它最近 的 ｋ个数 据点之间的距 离。实例根据 其近邻 的类标号 进行分 类 。如果这个实例的近 邻 中含 有多个 类标 号 ， 则将该 实例
指派到其最邻近的多数类 。 神 经 网络 （ ｅ ｒｌ ｔ是 高 度 互 连 的 由神 经 元 组 成 的 Ｎ ｕａＮｅ）
的特征将大为降低分 类算法 的准 确率 ， 同时随着 用来 描述 实 例的特征集维数 的增 加 ， 需要 存储 和加工 的信 息量 也将
不 断地 增长 ， 这使得 系 统更加 耗费 计算 资源 。因此理想 的 情况是选择 较小的且保 留 了相 关类 的最 基本 、 用信息 的 有
有 偏 斜 的 。过 滤 法 特 点 是 计 算 简 单 、 移 植 性 强 。 包 装 法 可
用 非线 性变换将 样本空间的分类问题转化为高维特征空 间
的分 类 问题 ， 外 又 根 据 结 构 风 险 最 小 原 则 ， 分 类 问题 转 另 将
特点是计算 复杂度 高 ， 不适合高维特征 的计算 。
基 于 过 滤 方 法 又 分 为 基 于 相 关 过 滤 方 法 （ ｏｒｌ ｉｎ Ｃ ｒｅ ｔ － ａｏ
ｂ ｓｄＦｌ ｒ Ｃ Ｓ 、 于 一 致 性 过 滤 方 法 （ ｏ ｓ ｔｎｙ ａｅ ｉｅ， Ｆ ） 基 ｔ Ｃ ｎ ｉ ｅｃ ｓ
化 为 在 特 定 约束 条件 下 寻 找 最 优超 平 面 的二 次 寻 优 问 题 ｌ ， 而避 免了分类 器对 样本 先验概率的依赖 ， ＿ 从 ｇ ］ 有效提 高
１ ）训 练过 程 ， 检ＮＣＩ Ｊ练数据 集并构 建分类器 模型 ； ）测试 Ｉ ２ 过程 ， 使用 由训练过程得到 的模型对未知新实例进行分类 。
设Ｔ Ｓ表 示 训 练 数 据 集 ， 由分 属 ｍ 个 类 的 个 实 例 它
组成 ：
Ｔ ＝ ｛ ｚ ， ＞ ， ２ｙ ＞ ， ， Ｓ ＜ １ １ ＜ ， １ … ＜ ， ＞ ） （ ） １
前被加密和封装 的流 量 比例 在不 断增 长 。例 如 ＶＰ 和类 Ｎ 似 ＶＰ 的解决方 案、 Ｎ 数据包 加密 、 网络应 用 的端 口根 据需 要实行动态分配等 ， 这使得 基于端 口号 匹配 和基于数 据包 检测的机制失灵 。第二 ， 护特 征库需耗 费大量计算 资源 。 维
第 三 ， 集 和解 析 载 荷 记 录 受 用 户 隐 私 权 等 法 律 问题 的 约 采
１ 引 言
流 量 分 类 对 于 当 前 网 络运 营 的 优化 和未 来 网络 架 构 的 改 进 提 高具 有 重 要 意 义 。 流 量 分 类 的 主 要 目的 是 ： 网 络 对 进 行 有 效 规 划 和设 计 ； 析 网络 中的 应 用 趋 势 ； 网络 资 源 分 对
向和后 向转发数据包 的总数 ） 数据包 长度 相关 属性 、 间 、 时
特征 子集 。 特 征选 择 方 法 分 为 过 滤 法 （ｉｅ） 包 装 法 （ ａ ｐ ｒ。 ｆｔｒ 和 ｌ ｗｒｐ ｅ）
网络 ， 的输 出来 自其他 神经元 多权 重输入 的组合 。最简 它 单常用的是多层感知器 ¨ ， ８ 它是 由一个 神经 元 （ 征属性 ） ］ 特 构成的单个输入层 ， 一个 由神经 元 （ 类别 ） 成 的单个输 出 构
ｃ ｉｅＬ ａｎｎ ， ｈｎ ｅｒ ｉ ＭＬ） ｇ 算法 ， 使用 流特 征对 网络 流量进 行分
类 。其优点是不依赖 匹配协议端 口或解析协议 内容 的方式
来 识 别 网络 应 用 ， 有 灵 活 性 和 可 扩 展 性 。 它 的 前 提 是 网 具
络层 的流应具有 可统计属性 ， 诸如数据包数量相关属性 （ 前
束。
二元关系 ＴＳ中每一个 序偶 ＜ｚ ，Ｊ Ｙ ＞表示一个 实例 （ ｉ
一
１… ， ； ， ， 一１… ， ， 中 ｚ是 对应 于第 ｉ 实例 的输 ｚ ， ｍ） 其 个
基于流特征统 计法 是利 用数 据挖 掘 中机器 学 习 （ — Ｍａ
入特征值 向量 ， Ｙ则是输 出的类标 号 。分类过 程的 目标 是 ： 从训练集 Ｔ Ｓ中找到这样一个 函数 一， ｚ ， （ ）它对任意输入 未知 － ｚ值输出类 的过程能达到最好 的预测效果 。其输 出 是预先定义 了类标号 的离散 值集 合 ｛ Ｙ ， ｙ ｝ Ｙ ，。 …， ｍ 。分类 函数 ， ） （ 是整个分类器模型的核心 。
了分 类 器 的分 类 准 确 性 和 稳 定 性 。
ｂｓｄＦｌ ｒＣ ａｅ ｉｅ ， ＯＮ） 快速 相 关 性过 滤 法ｌ （ ａｔＣ ｒｅａ ｔ 和 ＿ Ｆ ｓ ｏｒｌ— ３ ］
ｔｏ － ａ ｅ ｌ ｒ ＦＣ ｉｎ ｂ ｓ ｄ Ｆｉ ｅ ， ＢＦ） ｔ 。
＊ 收 稿 日期 ：０ １年 ｌ ２１ １月 １ ７日， 回 日期 ：０ １年 １ 月 １ 日 修 ２１ ２ ７ 基 金 项 目 ： 徽 医 科 大 学科 研 基 金 项 目 （ 号 ：０ ０ ｋ０ ０ 资 助 。 安 编 ２ １ ｘ ｊ４ ） 作者简介 ： 勃 ， ， 士 ， 彭 男 硕 工程 师 ， 究 方 向 ： 件 工 程 ， 络 流量 分 类 。 研 软 网
结 点 ， 根 据 测 试 结 果 将 样 本 划 分 到 该 结 点 中 。对 每 个 子 并 结 点 递 归 调 用 该 算 法 ， 到 所 有 子 集 仅 包 含 同 一 类 别 的 数 直 据为 止。
特征选择是 流量 分类 的预处理步骤 。使用 特征选择 方 法可 自动地从初 始特 征集 中消除无关的和冗余 的特征＿ 。 ２ ］ 特征子集 的质量对 于分类 算法 （ ＭＬ算法 ） 性能 而言 尤 为重要 。构建 ＭＬ分类器的关键在于能否找到 一个 最小且
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｅ ｕ ａｅｔａｆｃｃａ ｓｆｃ ｔｏ Ｓｏ ｕ ｄ ｍｅ ａ ｍ ｐ ｒａ ｃ ｏ ｎ ｍｅ ｏ ｓｎ ｔ ｒ ｃｉｉｉｓａ ｄｉ ａ ｅ ｎａ ｈ ｔｔ ｐｃｉ ｔ ｓｒｃ ｃ ｒｔ ｒ ｆｉ ｌｓ ｉ ａ ｉｎｉ ｆｆ ｎ ａ ｎｔｌｉ ｏ ｔｎ ｅｔ ｕ ｒ ｕ ｅｗｏ ｋ ａ ｔ ｔｅ ｎ ｔｈ ｓｂ ｅ ｏ ｏ ｉ ｎｎｅ— ｉ ｖ ｗｏｒ ｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔｆ ｒａｌｎｇｔｍｅ ｋｍ ａ ｕ ｅ ｎ ｏ ｏ ｉ ．Ａ ｏ ｃ ｍｐａｉｏ ｆｓｘ ａｇ ｒｔ ｍｓＯ ｒ ｆｉ ｌｓｉｉａ ｉｎ ｓ ｄｏ ｌｗ ｅ ｔ ｒｓｉ ｏ ｄ ｔｄ Ａｎ ｌｓｓａ ｄ ｒｓ ｎ ｏ ｉ ｌｏ ｉｈ ｆｔａｆｃｃａ ｓｆｃ ｔｏ ｂａｅ ｎ ｆｏ ｆａ ｕ ｅ ｓｃ ｎ ｕｃｅ ． ａｙ ｉ ｎ ｅ ｐ ｒｍ ｅ ｔｓ ｏ ｔ ｔｕ ｉｇ ｆａｕｒ ｅｅｉｎｍ ｅｈ ｄ ｔ ｅ ｓ ｐ ｏ ｔｖ ｃｏ ｃ ｉｅ（ ｘ ｅｉ ｎ ｈ ｗ ｈａ ｓｎ ｅ ｔ ｅｓ ｌｔｏ ｔ ｏ ｈ ｕ ｐ ｒ ｅｔ ｒｍａ ｈｎ ＳＶＭ ） ｍｅｈｏ ａ ｇｈ ａ ｃ ｒ ｃ ｎ ｔｅ ｏ ｔ ｄ ｈ ｓｈｉ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｄ ｂｅｔｒｃ ｍｐｕａ ｉｎ ｌ ｔｔｏ ａ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｏ ｅｗｏ ｋ ｔａｆｃｃａ ｓｆｃ ｔｏ ． ｅ ｆｒ ｎ ｅｆｒｎ ｔ ｒ ｒｆｉ ｌｓｉｉａ ｉｎ Ｋｅ ｏ ｄｓ ｎ ｔ ｒ ｒ ｆｉ ｌｓ ｉｃ ｔｏ ｙ Ｗ ｒ ｅ ｗｏ ｋｔａ ｆ ｃａ ｓｆ ａｉｎ，ｍａ ｈｎ ｅｒ ｎ ｃ ｉ ｃ ｉｅｌａｎｉｇ，ｆａ ｕ ｅｓ ｌｃｉｎ ｅ ｔ ｒ ｅｅ ｔｏ Ｃｌｓ ａ ｓＮｕｍｂｅ ＴＰ３ ３ ｒ ９
集 探 测 和归 纳 而 构建 出来 的分 类 器 模 型 。模 型 可 表 现 为 流 程 图 、 策 树 、 经 网 络 图 等 。流 量 分 类 主 要 有 两 个 步 骤 ： 决 神
２ 基于流特征统计方法
早 期 网 络 流 量 分 类 使 用 基 于 端 口号 匹 配 方 法 和数 据 包 载 荷 特 征 检 测 方 法 ［ 。前 者 方 法 简 单 、 件 实 现 容 易 ， 者 １ ］ 硬 后 则具有精度高的优点 ， 这 些方 法均存 在局 限性 ： 先 ， 但 首 目
摘
要
准确的网络流量分类既是众多网络研究工作 的重要基础 ， 也是网络测量领域 的研究热点 。基于流特征的六种分类算法进行 比
较分析 ， 实验结果表明 ， 特征选择方法 ，Ｖ 算法具有较高的整体准确率 和较好 的计算性能 ， 使用 ＳＭ 适合用于网络 流量分类 。
关 键 词 网 络 流 量 分类 ；机 器 学 习 ； 征 选 择 特
２ １ 年第 ５ ０２ 期
计算机与数字工程
１ ３
３ 特 征选择与分类算 法
３ １ 特 征 选 择 ．
２ ）如果 中样 本分属 不 同的类 ， 通过计算 ， 择增 则 选 益 比例［ 最大的属性作 为分裂属 性 ， ６ ］ 以此 作为属 性测试 条 件将样本 划分为较 小子集。对测试条 件的每个输 出创 建子
相 关 属 性 （ 持 续 时 间 分 布 、 空 闲 时 间 、 据 包 到 达 时 间 流 流 数 间隔） 。 等 ＭＬ 流量 分 类 分 为 两 种 学 习 类 型 ： 类 （ 监 督 学 习 ） 分 有 和 聚类 （ 监 督 学 习 ） 无 。分 类 是 从 一 个 预 先 定 义好 类 别 的实
中 图分 类 号 Ｔ ３３ Ｐ ９