网络流量分类方法的比较研究

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第３卷第３Ｏ期２１００年６月
桂林电子科技大 Fra bibliotek 学报ＪｕｎｌｏｉｉｉｅｓｔｆＥｌｃｒｎｃＴｃｎｏｏｙｏｒａｆＣｕｌＵｎｖｒｉｙｏｅｔｏｉｅｈｌｇｎ
Ｖｏ．ＯＮｏ３Ｉ３，．
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进行准确分类。
关键词：网络流量；分类方法；流统计特征；机器学习
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａ文章编号：１７—０Ｘ（０００ —２６０６３８８２１）３０１—４
Ｃｏｐｒｓｎｒｓａｃｎｔｅｈｏｓｏｔｒｒｆｉｌｓｉｉａｉｎｍａｉｏｅｅｒｈｏｈｅｍｔｄｆｎｅｗｏｋｔａｆｃｃａｓｆｃｔｏ
Ｊｎ２１ｕ．００
网络流量分类方法的比较研究
胡婷，王勇，陶晓玲
（．林电子科技大学计算机科学与工程学院，西桂林５１０；１桂广４０４２桂林电子科技大学网络中心，西桂林５１０）．广４０４
摘
要：施有效地网络管理．先要对网络流量按照应用类型不同进行准确分类。由于目前传统的基于端口号匹实首
配和特征字段分析的流量分类方法不能很好的满足网管需要的现状，此，对这两种方法在应用中存在的问题因针进行了分析，与目前研究较多的基于流统计特征的机器学习分类方法进行比较。究后结果表明：方法包括有并研该流样本的形成、征选择过程和机器学习分类过程３关键步骤，通过网络流量的统计特征，用机器学习方法特个可采