基于流统计特性的网络流量分类算法2008
信息科学中的网络流量分析方法
信息科学中的网络流量分析方法概述：网络流量分析是信息科学中一项重要且复杂的任务。
随着互联网的飞速发展，网络流量的规模和复杂性不断增加，如何有效地分析和处理网络流量成为了亟需解决的问题。
本文将介绍一些常见的网络流量分析方法，包括数据包分析、流分析和机器学习方法。
一、数据包分析数据包分析是一种基于网络数据包的方法，通过对捕获到的网络数据包进行解析、分析，可以获取关于网络流量的各种信息，如源IP地址、目的IP地址、传输协议、端口号等。
数据包分析可以帮助我们识别网络中的异常流量、攻击行为以及网络性能问题。
在数据包分析中，常用的工具有Wireshark和tcpdump。
Wireshark是一款功能强大的网络协议分析工具，可以对网络数据包进行详细的解析和分析。
tcpdump是一个命令行工具，通过捕获和分析网络数据包，可以实现对网络流量的监控。
二、流分析流分析是一种对网络流量进行高层次的抽象和分析的方法。
它将网络数据包根据特定的规则进行聚合，将同一源IP地址和目的IP地址的数据包归为一组，形成一个流。
通过对流的分析，可以获取有关网络流量的更高层次的信息，如流的持续时间、流量大小、传输速率等。
流分析主要用于对大规模网络流量的处理，它可以帮助我们识别网络中的异常行为、流量分布以及网络拥塞等问题。
在流分析中，常用的工具有NetFlow和sFlow。
这些工具通过收集网络设备上的流量信息，并将其聚合成流，减少了数据量，提高了分析效率。
三、机器学习方法随着大数据和机器学习的兴起，越来越多的研究者开始将机器学习方法应用于网络流量分析。
机器学习方法通过训练模型来识别网络流量中的各种行为模式，从而实现网络安全防御和网络性能优化。
在机器学习方法中，常用的算法有支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
这些算法可以通过对标注好的数据进行训练，学习到不同类型的网络流量模式，并通过预测和分类来识别异常行为。
然而，机器学习方法也存在一些挑战。
网络流特征提取与流量分类方法
网络流特征提取与流量分类方法随着互联网的快速发展，网络流量的规模和复杂性也不断增加。
要有效管理和保护网络安全，对网络流量进行准确分类和识别变得至关重要。
本文将介绍网络流特征提取的方法及其在流量分类中的应用。
一、网络流特征提取方法网络流特征提取旨在从网络流量数据中提取出能够表征流量特征的关键信息。
常用的网络流特征提取方法有以下几种：1. 基于统计学的特征提取：该方法通过对网络流量数据进行统计分析，提取出统计学特征，如报文长度、传输时延、流量大小等。
这些统计学特征能较好地反映网络流量的特点和行为。
2. 基于频谱分析的特征提取：该方法利用频谱分析技术，对网络流量的时域信号进行频谱转换，提取出频谱特征，如频率分布、频率成分等。
通过频谱特征可以更好地揭示出网络流量中的周期性行为和频率特征。
3. 基于机器学习的特征提取：该方法利用机器学习算法，对网络流量数据进行训练和学习，从中自动提取出更高级的特征表示。
例如，可以通过卷积神经网络（CNN）对网络流量进行图像化表示，然后提取出图像的视觉特征。
二、流量分类方法流量分类是指将网络流量数据按照一定的规则或属性进行分类和标记的过程。
常用的流量分类方法包括以下几种：1. 基于端口和协议的分类：该方法根据网络流量中的端口号和协议类型进行分类。
不同的应用和服务通常使用不同的端口号和协议，通过对这些信息的提取和匹配，可以较好地对流量进行分类。
2. 基于特征匹配的分类：该方法通过将网络流量数据与已知的流量特征进行匹配，将流量分为不同的类别。
例如，可以构建一个特征库，里面包含了各种应用和攻击的特征信息，然后将网络流量与特征库中的信息进行比对和匹配。
3. 基于机器学习的分类：该方法利用机器学习算法对网络流量进行训练和分类。
通过提取网络流量的特征，并将其作为机器学习算法的输入，可以实现对网络流量的准确分类和识别。
三、流量分类的应用流量分类在网络管理、安全监测和QoS保证等方面具有广泛的应用价值：1. 网络管理：通过对网络流量进行分类和识别，可以实现对网络资源的合理分配和调度。
网络流量的特征分析与识别技术研究
网络流量的特征分析与识别技术研究一、引言随着互联网的发展，网络流量成为网络中的重要数据之一，对于网络的性能监测和安全分析都有着至关重要的作用。
网络流量的特征分析与识别技术能够帮助我们了解网络流量的基本特征，判别流量的来源与去向，以及数据包的类型和协议，为网络管理者和安全管理员提供必要的指导和决策依据。
二、网络流量特征分析技术网络流量特征分析技术主要包括流量的统计特性、时空特性和行为特征的分析。
1. 统计特性分析统计特性主要指网络流量中的一些重要特征，如数据的大小、持续时间、发送方和接收方的IP地址、端口号和协议等。
统计特性分析能够帮助我们识别常见的流量类型，如HTTP、FTP、DNS 和SMTP等应用流量，同时也能识别网络钓鱼、DDoS攻击等恶意流量。
2. 时空特性分析时空特性是指网络流量在时间和空间上的变化特征。
对于时间变化的分析主要包括流量的变化趋势和周期性分析，能够帮助我们更好地理解网络流量的变化模式。
而空间特性主要关注流量的来源和去向，包括流量的流向、地理分布等，能够帮助我们找出异常流量和黑客攻击的来源。
3. 行为特征分析行为特征是指流量内在的、与网络协议和应用相关的特性。
行为特征分析可以发现流量中存在的恶意行为，例如病毒、木马和僵尸网络等，以及涉及隐私泄露和危险信息的行为。
三、网络流量识别技术网络流量识别技术是基于特征分析，对不同类型的流量进行分类和归纳，可以帮助我们快速识别网络的异常行为和安全威胁。
目前常见的流量识别技术主要包括深度学习、机器学习和模式匹配等技术。
1. 深度学习深度学习网络是基于神经网络的一种流量分类方法。
相较于传统的机器学习方法，深度学习更加准确且具备更好的泛化能力。
利用深度学习模型，可以提高准确率和识别速度，对于大量的数据和复杂的流量分析任务具有很好的适应性。
2. 机器学习机器学习是一种非常常见的流量分类技术，主要利用有监督和无监督的算法对流量进行分类分析。
其中，有监督学习算法包括SVM、决策树、k-最近邻等，无监督学习算法主要包括聚类分析、数据关联规则、模糊聚类和奇异值分解等。
一种基于BP网络的流量分类方法
中 图 分 类 号 ：Ｔ ３ ３ ０ Ｐ９．９ 文 献 标 志 码 ：Ａ
网络规模 迅 速 扩 大 、Ｉｔｎｔ 量 的 指数 性 增 法 （ Ａ —Ｌ ） ｎｅ ｅ 流 ｒ Ｇ Ｆ 。
长 以及新 业 务 的不 断 出现 ，对 当 今 的 网络 管 理 提
一
种基于 Ｂ Ｐ网 络 的 流 量 分 类 方 法
陶 晓玲 ，胡 婷
５ １ ４ ４０ ） ０
（ 林 电子科技 大学 ａ 桂 ．信息 与通 信学 院 ；． 算机 科学 与工 程学 院 ， 西 桂林 ｂ计 广
摘
要 ：针 对传 统的 网络流 量分类 方 法准确 率低 、开销 大 、应 用 范围受 限等 问题 ，提 出了一种基 于 Ｂ Ｐ
人 工神 经 网络 具 有 极 大 的 非线 性 、大 规 模 并 理 的需 求 。 目前 广 泛 研 究 的流 量 分 类 方 法是 基 于
率 ，其推 导过 程如下 ：
误差 函数 为
．
行 处理 能力 ，特 别适 用 于 处 理 需 要 综 合 考 虑 诸 多 因素 的 、不精 确 和 模 糊 的信 息 ，可 应 用 于 网络 流 量分 类 中 Ｊ 。误 差 反 向 传 播 网络 （ ａ ｋ ｐｏ ａａ ｂ ｃ ｒｐ ｇ—
产生下一 代种群 ，开 始新一 轮迭代 。
（） ３
３ Ｇ Ａ—Ｌ Ｆ方 法 及 实现
出了更 高 的要 求 。通 过 对 网 络 流 量 的分 类 统 计 分
１ 学 习算 法
对 于多 层 前 馈 神 经 网络 ，选 择 一 个 合 适 的训
析 ，可 以对 网络 服 务 做 细 致 的 业 务 区分 ，并 根 据
网络流量分析
⽹络流量分析⽹络流量分析概述摘要Internet⾃60年代出现以来发展迅猛,⽹络规模飞速膨胀,⽹络流量越来越⼤,⽹络信息对⼈们⽣活的影响也越来越深远,然⽽⽹络中P2P等应⽤正在⼤量的消耗⽹络的带宽资源,从⽽影响了关键业务的正常展开。
因此,通过对⽹络中的各种业务流量进⾏分析,建⽴合适的预测模型就成为⽹络发展的必要。
通过分析,能及时的发现⽹络中的异常,从⽽使得⽹络管理更主动,为⽹络的持续⾼性能运⾏提供主要的保障,为规划、设计⽹络提供科学依据。
本⽂⾸先介绍⽹络流量数据采集⽅法，通过分析他们的优缺点让读者对⽹络数据采集技术有⼀个初步的了解。
然后本⽂介绍了两种基于不同技术的⽹络流分类⽅法: 深度数据包检测技术（DPI）和深度/动态流检测技术(DFI)。
在DPI中，主要介绍AC状态机模式匹配算法实现多关键字的快速匹配。
⽽DFI是基于流特征向量的分类⽅法，本⽂主要介绍分析了朴素贝叶斯⽅法。
在特征选择⽅⾯，介绍了运⽤相关度和快速的过滤器选择⽅法（FCBF）来对特征进⾏筛选,得出有利于分类的特征⼦集，同时还可以去掉不相关或冗余特征，增加分类的准确性。
最后，本⽂介绍了如何把⽹络流量分析的结果应⽤到⼊侵检测中,以发现⽹络中的异常。
⽬录摘要 (1)⼀、⽹络流量分析概述 (3)1.1⽹络流量分析背景 (3)1.2⽹络流量分析定义 (3)1.3⽹络流量分析⽬的 (4)1.4⽹络流量分析意义 (5)⼆、⽹络流量采集 (6)2.1 ⽹络流 (6)2.2 ⽹络流的特性 (6)2.3 ⽹络流量采集介绍 (6)2.4 主流⽹络流量采集技术 (7)2.4.1 基于⽹络流量全镜像的采集技术 (7)2.4.2 基于SNMP的流量采集技术。
(7)2.4.3 基于 Netflow/sFlow的流量采集技术。
(8)2.4.4 基于⼲路中桥接设备的采集技术 (9)2.4 ⽹络流量采集技术的对⽐ (10)三、⽹络流量分析 (11)3.1 基于DPI的⽹络流量分析技术 (11)3.1.1 DPI提出的背景 (11)3.1.2 DPI技术研究 (11)3.1.3 AC⾃动机算法 (13)3.1.4 DPI总结 (15)3.2 基于DFI的⽹络流量分析技术 (16)3.2.1 DFI的提出 (16)3.2.2 基于DFI技术的⽅法的基本原理 (16)3.2.3朴素贝叶斯分类器 (16)3.2.4改进贝叶斯—FCBF（A Fast Correlation-Based Fliter）： (17)3.2.5其他应⽤DFI技术的模型 (18)3.3 DPI和DFI的对⽐： (19)四、⽹络流量分析之应⽤：⼊侵检测 (20)4.1⼊侵检测的基本定义以及⽅法 (20)4.2⽹络流量在异常检测系统中的应⽤ (21)4.2.1 特征参数的选取 (21)4.2.2特征参数变化的提取 (21)4.2.3.⽹络流量异常的判断 (22)五、全⽂总结 (23)参考⽂献 (24)⼀、⽹络流量分析概述1.1⽹络流量分析背景随着⽹络应⽤⽇趋复杂化,⽹络流量不断增长并且呈现多样化,如何更好的满⾜⽤户对各类Internet业务服务质量越来越精细的要求,这是⽬前⾯临的关键问题。
网络流量异常检测的算法分析与优化
网络流量异常检测的算法分析与优化随着互联网的普及和发展，网络流量异常检测成为了网络安全领域中的重要研究课题。
网络流量异常指的是网络中出现了与正常流量行为不符的现象，可能是由于网络攻击、硬件故障、软件错误等因素引起，对网络安全和性能造成严重威胁。
因此，研究网络流量异常检测算法并进行优化是保障网络安全和性能的关键。
本文将详细分析网络流量异常检测算法的原理和现有的常见算法，并进一步探讨如何进行算法优化，以提高检测的准确性和效率。
首先，我们来分析网络流量异常检测算法的原理。
网络流量异常检测算法主要分为统计方法和机器学习方法两大类。
统计方法是基于对网络流量的统计信息进行分析和判断的方法。
其中，基于交通流量的统计特性，如平均流量、峰值流量、流量分布等来检测异常。
该方法不需要额外的训练数据，对实时性要求较高，但无法应对复杂的网络攻击。
经典的统计方法包括均值方差模型、时间序列模型等。
机器学习方法是基于网络流量数据构建模型，通过监督学习或无监督学习的方式来进行异常检测。
监督学习方法需要使用标记好的训练数据进行学习，常用的算法有支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）等。
无监督学习方法则直接从未标记的数据中自动学习异常的行为，典型的算法包括聚类算法、主成分分析（PCA）等。
接下来，我们将对现有常见的网络流量异常检测算法进行综述。
常见的统计方法有均值方差模型、时间序列模型等。
均值方差模型是一种基于统计特性的方法，通过计算网络流量的均值和方差来判断是否异常。
该方法简单易用，但无法应对复杂的网络攻击。
时间序列模型则通过对时间序列数据的建模和预测，来判断网络流量是否异常。
常用的时间序列模型有ARIMA模型、指数平滑模型等。
在机器学习方法中，支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，其通过将数据映射到高维空间，并找到最优的超平面来区分正常流量和异常流量。
决策树则根据一系列的判断规则来分类数据，简单直观，但容易过拟合。
网络测量中的流量分类和分析技巧(六)
网络测量中的流量分类和分析技巧一、引言随着互联网时代的发展，网络测量成为了分析网络流量和性能的重要方法。
而流量分类和分析技巧则是实现网络测量的关键，本文将探讨网络测量中的流量分类和分析技巧。
二、流量分类的基本概念在网络测量中，流量分类是指根据数据包的特征对网络流量进行归类。
通过对流量的分类，可以更好地了解网络中传输的数据类型和流量的来源。
常见的流量分类方法包括基于协议、基于应用和基于流的分类。
1. 基于协议的分类基于协议的分类是根据数据包使用的协议类型进行分类。
常见的协议有TCP、UDP、ICMP等。
通过对不同协议的数据包进行分类，可以分析网络中各种协议的流量分布和特点。
2. 基于应用的分类基于应用的分类是根据数据包所属的应用程序进行分类。
例如，可以将浏览器、邮件客户端、音视频媒体等不同应用的流量进行分类。
通过对应用程序的流量进行分析，可以深入了解用户的网络行为和应用程序的性能。
3. 基于流的分类基于流的分类是根据数据包的五元组信息（源IP地址、目标IP地址、源端口号、目标端口号和协议类型）进行分类。
通过对流的分类，可以识别出网络中的不同连接和会话。
这有助于分析网络中的会话行为和网络传输的性能。
三、流量分析技巧流量分类只是网络测量中的第一步，更重要的是对分类后的流量进行深入的分析。
下面介绍几种常见的流量分析技巧。
1. 流量量化分析流量量化分析是通过统计网络流量的基本数量指标进行分析。
常见的指标包括带宽使用率、流量峰值、平均流速等。
通过对这些指标的分析，可以评估网络的性能和负载情况，为网络优化提供指导。
2. 流量行为分析流量行为分析是对特定应用或协议的流量进行分析，以了解其行为特征。
例如，可以分析HTTP流量的请求和响应特点，或者分析P2P网络的文件传输行为。
通过对流量行为的分析，可以发现异常行为和潜在的安全威胁。
3. 流量时序分析流量时序分析是对流量数据的时间序列进行分析。
通过分析流量的时序变化，可以发现网络中的周期性变化或突发事件。
网络流量分析概述
▪ 网络流量分析发展趋势与前沿技术
流量与安全事件关联
流量与安全事件关联最佳实践
1.数据收集与分析：收集全面、实时的流量数据，运用机器学 习模型进行分析。 2.威胁情报整合：整合多源威胁情报，提升安全事件关联的准 确性和及时性。 3.防御措施联动：与防火墙、IDS等安全设备联动，实现高效 防御。
总结与展望
1.流量与安全事件关联在网络安全中发挥着重要作用，可有效 提升安全防御能力。 2.未来需进一步加强技术创新和应用研究，以满足不断变化的 网络安全需求。
流量与安全事件关联概述
1.网络流量分析可有效发现异常行为，进而与安全事件进行关联。 2.流量与安全事件关联有助于提升安全防御的精准度和实时性。 3.利用机器学习和人工智能技术可提升流量与安全事件关联的准确性和效率。
流量与安全事件关联技术分析
1.流量监控：实时监控网络流量，收集数据包信息。 2.异常检测：通过机器学习模型分析流量数据，发现异常行为。 3.事件关联：将异常行为与已知安全事件进行关联，提供预警和防御措施。
▪ 水坑攻击
1.水坑攻击通过将恶意软件植入合法网站或广告，等待用户访 问并感染。 2.水坑攻击利用了用户对信任网站的信任，具有较强的欺骗性 。 3.使用安全浏览器、广告屏蔽插件等工具可以防范水坑攻击。
网络流量分析
Index
流量分析技术与工具
流量分析技术与工具
流量监控与分析技术
1.深度包检测技术：通过对网络数据包进行深度解析，获取更精细的流量信息，以便进行 更准确的分析。 2.流量可视化技术：利用图形、图表等方式将流量数据呈现出来，帮助分析人员更直观地 理解网络流量情况。 3.流量预测技术：通过机器学习、统计学等方法，对网络流量进行预测，为网络规划和管 理提供支持。
基于统计学方法的流量分类
基于统计学方法的流量分类摘要精确的流量分类是众多网络的重点活动。
我们的工作利用手工分类的网络数据，作为贝叶斯估计的输入。
我们通过Na - ?/e Bayes估计说明了如何实现高精确度；通过最简单的估计，我们可以对每个字节和每一个数据包实现优于83%的精确度。
1简介流量分类实现了其他应用程序的各种主题，包括质量服务，安全，监控，入侵检测，以供研究人员，会计师，网络运营商和终端用户使用。
以前手动分类的网络流量为我们提供的试验和测试数据集。
我们使用监督Bayes算法证明对于流优于66%的精度，对于包和字节优于83%的精度。
此外，我们只需要一个处于成功的分类阶段的未知流量的网络协议头。
虽然，机器学习分类曾一直用于网络流量分类，我们认为我们的工作是第一个将这种技术与应用准确的测试和试验数据集结合起来的。
2试验为了使用Na…？/e Bayes方法对数据进行分析，适当的输入数据是必要的。
为此，我们将利用跟踪数据的描述和分类。
这个已分类的数据进一步减少，并分成10个相等的时间间隔，每个间隔包含大约25000 - 65000对象（流）。
为了评价Na…?/e Bayes方法的性能，每个数据集作为试验集反过来评估其余的数据集，计算分类的平均精确度。
流量分类分类工作的基础是是流量的类别理念。
整个工作中，我们使用流量类别定义一个中心用户应用的共同分组。
其他分类的用户可能具有简单的定义，例如，正常对恶意或更复杂的定义，例如，识别特定的应用程序或特定的TCP实现。
再者，我们考虑以下类别的流量：大批量的（例如：FTP），数据库（即Postgres 等），互动（SSH，TELNET ），电子由"牛（SMTP 等），服务（X11，DNS），万维网，P2P （例如，Kazaa..）（病毒和蠕虫的攻击，攻击），游戏（半条命..），多媒体（Windows媒体播放器..）。
重要的是，在每个类别中的流量特性不一定是独一无二的。
例如，大批量类型由FTP流量构成，包括两个控制信道，在两个方向上传输数据，并且数据信道为每个传输对象提供单一数据流。
网络流量异常检测与分类方法综述
网络流量异常检测与分类方法综述随着互联网和网络技术的迅猛发展，网络安全问题日益凸显。
网络流量异常检测与分类成为了网络安全领域中的重要研究方向之一。
网络流量异常检测与分类旨在识别和分类网络中的异常流量，从而及时发现和应对潜在的网络安全威胁。
本文将综述当前常用的网络流量异常检测与分类方法，以期为网络安全研究人员提供一些参考。
传统的网络流量异常检测与分类方法主要基于统计学和机器学习算法。
统计学方法通常通过分析网络流量的统计特征，如流量分布、平均值、方差等，来判断是否存在异常。
然而，这种方法往往会受到网络流量变化的影响，缺乏对复杂网络环境的适应性。
机器学习方法则通过训练分类器来学习正常流量模型，并利用该模型对未知流量进行分类。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
这些方法可以有效地检测和分类网络流量异常，但是需要大量的样本数据和特征工程。
近年来，随着深度学习的兴起，越来越多的研究者开始探索将深度学习应用于网络流量异常检测与分类。
深度学习算法具有自动学习特征的能力，可以直接从原始网络流量数据中提取高层次的特征表示。
基于深度学习的网络流量异常检测与分类方法一般包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自编码器（Autoencoder）等。
这些方法在网络流量异常检测和分类任务上取得了较好的效果，但是由于深度学习模型的训练相对较为复杂和耗时，需要大量的计算资源和样本数据支持。
除了传统的统计学方法和机器学习算法以及深度学习方法，还有一些其他的网络流量异常检测与分类方法也值得关注。
例如，基于图论的方法可以将网络流量构建为图结构，通过分析图结构的特征来检测和分类异常。
此外，基于时序分析的方法可以利用时间序列的特性来识别网络流量的异常行为。
这些方法在不同的场景下表现出了良好的性能，值得进一步研究和应用。
综上所述，网络流量异常检测与分类是网络安全领域中的重要研究方向。
传统的统计学和机器学习方法以及近年来兴起的深度学习方法，都在此领域取得了显著的成果。
信息学竞赛中的网络流算法
信息学竞赛中的网络流算法网络流算法是信息学竞赛中常见且重要的一类算法，它在解决各种与网络相关的问题时发挥着重要作用。
本文将介绍网络流算法的基本概念、应用领域以及一些常见的算法模型。
一、网络流算法的基本概念1.1 网络流与流量在网络中，每条边都有一个容量上限，而从源点到汇点的路径上的流量就是指通过该路径的流量大小。
网络流算法的目标通常是找到从源点到汇点的一条路径，使得路径上的流量之和达到最大或最小。
1.2 流量网络模型流量网络模型是网络流算法中的核心概念之一。
它由一组节点和连接这些节点的有向边组成。
每条边都有一个容量上限，表示该边能够通过的最大流量。
同时，还有一个源点和一个汇点，分别表示流量的来源和目的地。
二、网络流算法的应用领域2.1 最大流问题最大流问题是网络流算法中经典的问题之一。
它的目标是找到从源点到汇点的一条路径，使得路径上的流量之和达到最大值。
最大流问题在各种实际场景中都有广泛的应用，比如网络传输中的数据流优化，以及电力输送中的最大效用配电等。
2.2 最小割问题最小割问题是网络流算法中另一个重要的问题。
它的目标是找到一个割，将源点和汇点分别划分到割的两边，并使得割的容量之和最小。
最小割问题通常与最大流问题密切相关，求解最小割问题可以用来解决最大流问题。
2.3 匹配问题匹配问题是网络流算法中常见的问题之一。
它的目标是找到两组节点之间的最佳匹配方案，使得匹配的边的数量最大化。
匹配问题可以应用于各种实际场景中，比如婚姻配对、任务分配等。
三、常见的网络流算法模型3.1 Edmonds-Karp算法Edmonds-Karp算法是求解最大流问题的一种经典算法。
它基于广度优先搜索的思想，通过不断寻找增广路径来逐步增大流量，直到无法找到增广路径为止。
Edmonds-Karp算法具有时间复杂度为O(V*E^2)的特点。
3.2 Dinic算法Dinic算法是一种高效的求解最大流问题的算法。
它基于分层网络和阻塞流的思想，通过多次构建层次图来快速计算最大流。
基于CVFDT的网络流量分类方法
分类和识别变得 尤为重要。网络流量分类将成为 自动入侵检 测系统 的核 心部分 ，用来拒绝 攻击性服务请求 ，对重要客户 重新分布 网络资源 。此外 ，流量分类在各种流量工程、 网络 安全、 网络计费等应用领域也起着至关重要 的作用 。
网络流量分类经历 了几个 阶段 。最早采用 的是 由 Ｓ ｎ提 ｅ
Ｎｅ ｗｏ ｋ ｎ ａ ｃＣｌ ｓ ｉ ｃ ｔ０ ｅ ｈ ｄ ｔ ｒ ｍ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ Ｍ ｔ ｏ ｉ
Ｂａ ｅ ｎ Ｃｏ ｃ ｐ － ｄ ｐ ｉ ｇＶｅ ｙ Ｆａ ｔ ｃ ｓｏ ｅ ｓ ｄ ０ ｎ ｅ ｔａ ａ ｔｎ ｒ ｓ Ｄｅ ｉｉ ｎ Ｔｒ ｅ
ＺＨＵ ｎ ＺＨＡｏ ｉＹＡＮＧ ｉｗｅ Ｘｉ ， Ｌｅ， Ｊ－ ｎ
流量 类型集合 为 Ｙ＝／ ， …， 。 Ｙ ， ） 识别问题即抽象为构造 一个 ，
作者１介 ： 时 朱 欣（９６ ， ， １８ －） 女 硕士 研究生， 主研方向 ： 数据挖掘 ；
赵 雷 ，副教授 ； 杨季 文 ， 授 教
由于 网络流数据规模大并且动态变化快 ，具有 多变性 、 连续性等特点 ，需要识别方法能够处理 内容 的转变并且及 时 地更新 。数据流挖 掘的方法能更好地处理流量 的识别 问题 。 文献【】 ３提出用概 念 自适应快速决策树（ ｏ ｃｐ—ｄｐｉｇ Ｖ ｒ Ｃ ｎ ｅｔ ａｔ ｅｙ ａ ｎ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｕ ｅ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｓ ｏ ｈ ｗ Ｕｎｖ ｒｉ ， ｕ ｈ ｕ２ ５ ０ ， ｉａ Ｓ ｈ ｏ ｍｐ ｔｒ ｉｎ ｅａ ｄ ｃ ｎ ｌｇ ， ｏ ｃ ｏ ｉｅｓｔ Ｓ ｚ ｏ １ ０ ６ Ｃｈｎ ） ｏＣ Ｓ Ｔ ｙ
［ ｂ ｔａ ｔ ｏ ｓ ｅ ｎ ｎｅｎ ｔ ａａｓ ｅｍ ｙ ａ ｃｌ ｆｇ ｏｕ ｓ ｔｉ ｐｐ ｒ ｒｐ ｓｓａｔ ｆ ｃｃａｓ ｉａｏ ｔｏ ｓ ｇｄｔ ｔ ａ Ａ ｓｒｃ ］Ｃ ｎｉ ｒ ｇＩｔ ｅ ｔ ｔ ａ ｄ ｎｍｉａ ｙｉ ｌｒｅｖ ｌｍｅ，ｈｓ ａｅ ｏ ｏｅ ａ ｌ ｉｃｔ ｎｍｅｈ ｄｕｉ ａ ｓ ｅｍ ｄｉ ｒ ｄ ｒ ｌ ｎ ｐ ｒｉ ｓｆ ｉ ｎ ａ ｒ
基于流统计特性的网络流量分类算法2008
基于流统计特性的网络流量分类算法
林 平 , 余循宜 , 刘 芳 , 雷振明
(北京邮电大学 信息处理与智能技术重点实验室 , 北京 100876)
摘要 : 针对传统基于单个流统计特性的网络流量分类算法识别率低 、分类算法复杂的问题 ,在分析各类应用协议的 基础上 ,发现了一组易于获取 、可有效区分不同业务的网络流量特征. 将这一组特征应用于网络流量分类 ,可以有 效解决以往对等网络 ( P2P) 业务识别率低下的问题 ;同时利用该组特征仅需采用多项逻辑斯谛回归算法即可实现 网络流量的分类 ,较传统流量分类算法有较低的复杂度. 实验结果表明 ,该组特征用于分类还具有较好的泛化特 性 ,只需较少量训练样本即可在较长时间内保持较高的识别率. 关 键 词 : 网络流量分类 ; 流 ; 统计特征 ; 多项逻辑斯谛回归 中图分类号 : TP393106 文献标识码 : A
A Net work Traff ic Classif ication Algorithm Based on Flo w Statistical Characteristics
L IN Ping , YU Xun2yi , L IU Fang , L EI Zhen2ming
( Key Laboratory of Information Processing and Intelligent Technology , Beijing University of Posts and Telecommunications , Beijing 100876 , China)
tcpudp层协议类别会话时长会话交互总报文数上行流报文数下行流报文数上行流的字节数下行流的字节数流速率上行流速率下行流速率个会话中载荷的总字节数b载荷平均字节数b载荷长度的方差b包到达间隔一个会话中报文平均ninins到达间隔的方差s参数不在分类的最终模型中为冗余参数或参数显着性水平不在95置信区间内为无用参数54存在流数源ip源端口目的ip目的端口存在流数源ip源端口目的ip目的端口emailtcprtsptcpob存在流数源ip源端口目的ip目的端口存在流数源ip源端口目的ip目的端口volp主要采用tcp协议volp主要采用udp协议图1emailrtspp2pvolp流开始时源源关系图多项逻辑斯谛回归算法多项逻辑斯谛回归是多类模式识别的经典算法
计算机应用
针对 传统 基 于单 个流 统计 特 性的 网络 流量 分类 算 法识 别率 低 、分 类算 法 复杂 的 问题 ，在分 析 各类 应用 协议 的基 础 上 ，发现 了一组
易 于获取 、可有 效 区分不 同 业务 的 网络流 量特 征 ．将 这一 组特 征
句特 征集 和 组合特 征 集 作为 分类特 征 ， 引入最 大熵 模 型和 支持 向 量机 训 练答 案抽 取 分类 器． 基于 不 同特 征组 合训练 得 到 的分类 器
只 需较 少量 训练 样本 即 叮在 在较 长时 间 内保 持较 高 的识别 率 ． 图 １ ６ １ 表 参 ０ 关键 词 ：网络流 量分类 ；流 ；统 计特 征 ；多项逻 辑斯 谛 回归
０２ ３４ ８ ０１ ５ ５ ２０ ・６０
关键 词 ：中 文 问答系 统 ；句 法分 析 ；答案 抽取 ；最 大熵 模 型 ；支
持 向量机
０８ ０１ ５ ２ ３８ ５ ０ ・６ ２ ０
多传 感器 多尺 度图像 信 息融合 算法
Ｍｕｔ ｃｌ ｉ ａ ｅ ｉｆｒ ｔ ｎ ｌｓ ｅ ｍ ｇ ｎ ｍａ ｏ ｉａ ｏ ｉ
ｆ ｍ ｍ ｌ ｓｎｏ ｓ ｎａ ｏ ｔｍ ［ ，中］ 文成 林 ｒ ｕｔ ｅ ｓｒ ｕｉ ｇ ｒ ｈ 刊 ｏ ｉ ｆ ｏ ｌ ｉ ／ ，郭超 ，高敬
在 已获 得对 同一 目标 场 景 的多个 传感 器观 测 图像 的情况 下 ，建 立
了 一 种 基 于概 率 模 型 的 多 尺度 图像 信 息 融 合 算 法． 其 基 本 思 想
是 ：首 先对 每个 传感 器 图像 分别 进行 小波 包 多尺度 分解 变 换 ，建 立基 于 该传 感器 图像 的 塔式 结构 子 图像集 ，并且在 每个 尺 度上 得
网络测量中的流量分类和分析技巧(二)
网络测量中的流量分类和分析技巧随着互联网的快速发展，网络测量成为了网络管理和优化的重要手段。
其中，流量分类和分析技巧是网络测量的关键环节。
本文将探讨网络测量中的流量分类和分析技巧，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、流量分类的重要性流量分类是网络测量中的一项重要任务，它可以将网络中的数据流量按照不同的特征进行分类。
通过对流量的分类，可以更好地理解和分析网络中的数据流动情况，有助于网络管理者进行网络优化和故障排查。
1. 基于协议的流量分类基于协议的流量分类是最常见的一种分类方法，通过识别数据包中的协议字段，将数据流量按照协议类型进行分类。
常见的协议包括HTTP、FTP、SMTP等。
通过分析不同协议的流量特征，网络管理者可以了解网络中不同协议的使用情况，为网络优化和安全防护提供依据。
2. 基于应用的流量分类基于应用的流量分类是进一步细化网络流量分类的方法。
它通过分析数据包中的应用层特征，将数据流量按照应用类型进行分类。
例如，可以将流量分类为视频流、音频流、文件传输流等。
通过深入了解应用层流量的特点，可以更好地进行网络性能优化和服务质量管理。
3. 基于内容的流量分类基于内容的流量分类是一种更加细致的分类方法，它通过分析数据包中的内容特征，将数据流量按照内容类型进行分类。
例如，可以将流量分类为网页访问、邮件收发、文件下载等。
通过对不同内容类型的流量进行分析，可以更好地理解用户的行为和需求，为网络服务的优化和改进提供有力支持。
二、流量分析的技巧流量分析是在流量分类的基础上，进一步对不同类型的流量进行深入的研究和分析。
以下是一些常用的流量分析技巧。
1. 数据包捕获和解码要进行流量分析，首先需要捕获网络中的数据包，并对其进行解码。
常用的工具有Wireshark等。
通过捕获和解码数据包，可以获取到详细的流量信息，包括源地址、目的地址、协议类型、数据包大小等。
2. 流量统计和可视化对捕获到的数据包进行流量统计和可视化分析，可以更好地了解网络中的流量分布和变化趋势。
基于分类算法的网络流量分析与管理
基于分类算法的网络流量分析与管理随着互联网的不断发展，网络流量的增长呈现出爆炸式的增长趋势，给网络管理带来了巨大的挑战。
为了更好地管理和优化网络，基于分类算法的网络流量分析和管理技术变得越来越重要。
一、网络流量分析网络流量是指在网络中传输的数据包，它代表着网络的使用状况和各种应用程序的行为模式。
网络流量分析是指通过对网络流量进行深入研究，为网络管理员和安全专家提供对网络的详细了解和维护。
网络流量分析包括了协议分析、流分析、应用程序识别等。
协议分析协议分析是指分析网络流量中各种协议的使用状况，可以检查一些非法行为，并且可以对网络流量中的重点协议进行监测和管理。
这种方法可以用于检测和防范网络攻击等不良行为。
流分析流分析是指通过对网络流量中数据包的监测和记录，可以对网络中的流量进行细粒度的实时分析。
这种方法可以发现和识别特定的流量，对特定应用程序的流量进行监测和分析，以及查找网络流量中的异常现象。
应用程序识别应用程序识别是指通过对网络流量进行深入分析，可以识别出网络中使用的应用程序，包括HTTP、FTP、SMTP等。
这种方法可以通过对不同应用程序的流量进行分析，提供不同的监测和管理服务。
二、基于分类算法的网络流量管理基于分类算法的网络流量管理是指通过对网络流量进行智能分析和管理，实现对网络资源的优化配置和流量管控。
这种方法采用计算机视觉、机器学习和数据挖掘技术，对网络流量进行分类和识别，实现智能化管理。
网络流量分类网络流量分类是指将网络流量进行精确分类，包括流量的来源、目的、类型、应用程序等信息。
这种方法可以检测恶意程序和网络攻击，还可以分析网络性能和带宽利用率。
流量识别流量识别是指对网络流量中的特定应用程序进行识别和集中管理。
通过对这些特定应用程序的管理可以实现网络用户的带宽分配和统计，防止网络资源的浪费，同时也可以实现对网络攻击的检测和预防。
基于流量分类的流量管控基于流量分类的流量管控是指对网络流量进行智能化管理，通过对网络流量的分类和分析，实现对网络资源的优化和有效的带宽利用率。
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表 1 用于网络流量分类的网络应用类别
业务
具体应用
备注
P2 P
B T , eDon Key , Soulseek , giFT
控制报文
SM TP , POP 2/ 3 , IMAP
控制 、数据报文
R TSP
WMPlayer , RealMedia Player
控制报文
Vo IP
H. 323 , SIP , M GCP
A Net work Traff ic Classif ication Algorithm Based on Flo w Statistical Characteristics
L IN Ping , YU Xun2yi , L IU Fang , L EI Zhen2ming
( Key Laboratory of Information Processing and Intelligent Technology , Beijing University of Posts and Telecommunications , Beijing 100876 , China)
网络流量分类包括特征提取和分类器 2 个部 分. 本文所使用的流的统计特征包括单个流的特征 和多个相关流的特征 2 大类. 这些特征参数提取后 将作为分类器的输入 ,具体特征表项见表 2.
1) 单个流的特征 ,即对某个流分类时 ,仅利用 组成该流的所有报文集合的统计特征 ,包括流中所 有包的到达间隔的方差 、报文大小方差 ,报文数等. 该类特征利用了单个流所包含的信息 ,如不同的业 务对应的流有不同的载荷长度 、上下行流量等.
基于流统计特性的网络流量分类算法
林 平 , 余循宜 , 刘 芳 , 雷振明
(北京邮电大学 信息处理与智能技术重点实验室 , 北京 100876)
摘要 : 针对传统基于单个流统计特性的网络流量分类算法识别率低 、分类算法复杂的问题 ,在分析各类应用协议的 基础上 ,发现了一组易于获取 、可有效区分不同业务的网络流量特征. 将这一组特征应用于网络流量分类 ,可以有 效解决以往对等网络 ( P2P) 业务识别率低下的问题 ;同时利用该组特征仅需采用多项逻辑斯谛回归算法即可实现 网络流量的分类 ,较传统流量分类算法有较低的复杂度. 实验结果表明 ,该组特征用于分类还具有较好的泛化特 性 ,只需较少量训练样本即可在较长时间内保持较高的识别率. 关 键 词 : 网络流量分类 ; 流 ; 统计特征 ; 多项逻辑斯谛回归 中图分类号 : TP393106 文献标识码 : A
表 2 用于区分网络业务的流的特征参数
流特征属性
流特征
每一类流特征的具体表现形式
流 4 层协议
TCP、UDP 层协议类别
流持续时间/ s
会话时长
单个流的 特征
流报文数 报文流量/ B 报文速率/ (B·s - 1)
会话交互总报文数 3 ,上行流报文数 ,下行流报文数 上行流的字节数 ,下行流的字节数 流速率 ,上行流速率 3 ,下行流速率 3
源宿集合参数
多 个 相 关 流开始时刻 (共
类别数 3
流的特征 20 个参数)
宿源集合参数 集合中存在流个数 3 、不同源端口数 、不同目的 IP 数 、不同目的端口数 3 、采用的不同 4 层 协议类别数 3
来越低. 文献 [ 325 ] 提出采用匹配报文载荷中关键 字的方法进行网络流量的分类 ,这种方法虽然准确 率较高 ,但涉及用户隐私 ,且对载荷进行处理开销较 大 ;随着加密协议和私有协议在网络上的迅速传播 , 这种方法应用的范围会逐渐缩小.
鉴于利用标准端口和关键字匹配的网络流量分
收稿日期 : 2007206219 作者简介 : 林 平 (1982 —) , 女 , 博士生 , E2mail :linping. apple @gmail. com.
2) 多个相关流的特征. 依据源源 、源宿 、宿源 、 宿宿集合的定义 ,可以提取与当前待分类流在时间/ 空间上有高关联的 4 组流集合特征. 具体特征包括 待分类流开始时刻各集合存在流的个数 、不同端口 数 、不同 IP 数和不同 4 层协议类别数等.
以源源集合参数为例 ,在图 1 中表示出了 4 种 业务 ( Email 、R TSP 控制报文 、Vo IP 信令报文 、P2P 控制报文) 对应的源源流集合特征关系. 图中以流 ID 区分不同的流. 一个流以连接线表示 ,其节点表 明了该流的流 ID 、源 IP 、源端口 、宿 IP 和宿端口 ,这 些元素可以唯一标识一个流 ;虚线标出的为待识别 流. 所有连接线构成的集合即是以待分类流的源地 址作为源地址的所有存在流组成的集合 ,对该集合 , 可以提取集合中存在流的个数 、不同源端口数等特 征参数作为分类依据. 从图中可以看出 ,4 种不同 业务的各组源源参数差别显著 ,易于分类.
目前 ,通过网络监测手段对网路流量进行分类 的最常用技术之一是利用标准端口 ,即通过分析报 头 ,获得传输层端口信息 ,并把标准端口与特定的应 用联系起来[122 ] . 但随着相当部分应用软件频繁采 用非标准端口 ,甚至冒用其他应用软件的标准端口 进行通信 ,传统基于端口的流量分类方法准确度越
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第 2 期 林 平等 : 基于流统计特性的网络流量分类算法
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接收方 ,即流的宿地址 ,向源地址发送消息的通信 过程.
定义 3 存在流是指已经开始还未结束的流. 源源集合是以待分类流的源地址作为源地址的所有 存在流组成的集合 ;源宿集合指以待分类流的源地 址作为宿地址的所有存在流组成的集合 ;宿源集合 指以待分类流的宿地址作为源地址的所有存在流组 成的集合 ;宿宿集合指以待分类流的宿地址作为宿 地址的所有存在流组成的集合.
2008 年 4 月 第 31 卷 第 2 期
北京邮电大学学报 Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications
文章编号 :100725321 (2008) 0220015205
Apr. 2008 Vol. 31 No. 2
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北 京 邮 电 大 学 学 报 第 31 卷
类算法的局限性 ,目前研究的热点主要集中在基于 流的统计特征的流量分类算法. 根据所利用特征的 不同 ,目前常用的流分类算法可分为 2 类. 第 1 类 方法仅利用了待分类的单个流所包含的所有报文集 合的统计特征 ,较有代表性的有文献[ 627 ] ;文献[ 8 ] 总结了这类特征的特点 ———各种业务对应的特征参 量是线性不可分的 ,因此只能采用复杂度较高的纯 真贝叶斯和贝叶斯神经网络分类算法进行分类. 第 2 类方法利用与待分类流有关的一组流集合的统计 特征进行分类 ,充分利用了各种不同业务的社会特 征 ,如文献[ 9 ]所提方法 ,其从社会 、功能 、应用 3 个 不同的层次对一个流的主机行为作了分析 ,并按流 的主机行为区分网络流量. 本文利用文献 [ 9 ] 的思 想 ,提出了一组易于提取 、具有线性可分性的特征 , 可采用复杂度相对较低的多项逻辑斯谛回归分类算 法进行网络流量分类 ,具有较高的识别率.
1 数据处理及特征提取
整个实验研究利用在某骨干网上采集到的真实 数据 ,通过匹配报文关键字的方法对该数据从网络 业务层面进行分类 ,以此作为实验的参考样本. 实 验中 ,通过程序对采集的数据进行特征提取 ,并用多 项逻辑斯谛回归分类算法对获得的特征参量进行训 练和检验. 111 采集数据的类别
本实 验 采 用 的 报 文 包 含 了 P2P ( 为 peer 与 Tracker 服务器的连接报文) 、Email 、R TSP (控制报 文) 和 Vo IP (为信令报文 ,没有语音通信的 R TP 报 文) ,每类业务所包含的具体应用见表 1.
控制报文
112 流统计特征提取 定义 1 流是指在超时约束下的 2 个主机对之
间应用进程的双向通信的报文集合 ,即包含相同的 主机 IP 地址对 , 使用相同的协议 ( 如 TCP 、UDP 、 ICMP 等) ,采用相同的进程端口对.
定义 2 上行流指由流的发起方 ,即流的源地 址 ,向宿地址发送消息的通信过程 ;下行流指由流的
通过将 2 类特征有机结合 ,消除了仅采用第 1 类特征进行分类时每个流相互独立假设的局限性. 引入第 2 类特征 ,可以充分利用与待分类流相关的 一组流集合中隐含的信息 ,易于区分不同业务在宏 观层面上的行为特征. 实验结果表明 ,引入第 2 类 特征还可以减少准确分类所需的第 1 类特征的数 量 ,且所提取特征具有线性可分性 ,可采用复杂度相 对较低的多项逻辑斯谛回归分类算法进行网络流量 的分类.
载荷信息
一个会话中载荷的总字节数 3 (B) ,载荷平均字节数 (B) ,载荷长度的方差 (B2)
包到达间隔
一个会话中报文平均到达间隔 (s) ,到达间隔的方差 (s2)
源源集合参数 集合中存在流个数 、不同源端口数 、不同目的 IP 数 、不同目的端口数 、采用的不同 4 层协 议类别数
集合中存在流个数 、不同目的端口数 、不同源 IP 数 、不同源端口数 、采用的不同 4 层协议
Abstract : Based on analysis of application protocols , a group of multi2flow characteristics wit h low complexit y , high quality is proposed to mitigate t he problem of low recognition rate and high imple2 mentation complexit y associated wit h t he t raditional flow classification algorit hms using single flow statistics. These characteristics can effectively identify peer2to2peer ( P2P) t raffic in network flow clas2 sification , and improve t he recognition rate of t he t raditional algorit hms. They also enable t he use of multinomial logistic regression algorit hm to classify t he network flow , and reduce t he complexit y of t he t raditional algorit hms. Experiment result s show t hat t he proposed characteristics can achieve good generalization , and only need a small number of t raining samples to get a model t hat can maintain good performance for a long time. Key words : network t raffic classification ; flow ; statistical characteristics ; multinomial logistic regres2 sio n