發(fā)布時間：2018-01-20 22:19

  本文關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)流量分類 多類不均衡 統(tǒng)計頻率 特征選擇　出處：《小型微型計算機系統(tǒng)》2016年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在對多類不均衡的網(wǎng)絡(luò)流量進行分類時,基于機器學(xué)習(xí)的分類模型傾向于多數(shù)類,導(dǎo)致少數(shù)類召回率較低.針對該問題,提出一種基于統(tǒng)計頻率的特征選擇方法.該方法首先根據(jù)樣本的統(tǒng)計頻率計算出度量每個特征區(qū)分能力的特征選擇系數(shù),然后根據(jù)特征選擇系數(shù)構(gòu)建特征選擇矩陣,最后為每個類選擇與之相關(guān)性較強的特征.在實驗階段,使用該方法選擇的特征對多類不均衡的網(wǎng)絡(luò)流量進行分類獲得了較高的整體準(zhǔn)確率、少數(shù)類召回率和g-mean值,證明該方法可以減輕多類不均衡問題帶來的不良影響.
[Abstract]:The classification model based on machine learning tends to most classes, which leads to a low recall rate of a few classes. A feature selection method based on statistical frequency is proposed. Firstly, based on the statistical frequency of the sample, the feature selection coefficient is calculated to measure the distinguishing ability of each feature. Then the feature selection matrix is constructed according to the feature selection coefficient. Finally, each class selects the feature with strong correlation. The features selected by this method are used to classify the multi-class unbalanced network traffic and obtain higher overall accuracy, a few class recall rate and g-mean value. It is proved that this method can reduce the adverse effects of many kinds of unbalanced problems.
【作者單位】： 上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;中國科學(xué)院上海高等研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)青年基金項目(61302093)資助 上海市科委重大項目(14511101505)資助;上海市科委院市合作專項(13DZ1511200)資助 中科院重點部署項目(KGZW-EW-103)資助 東南大學(xué)移動通信國家重點實驗室開放研究基金項目(2013D07)資助
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言網(wǎng)絡(luò)流量分類對于實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管、提高服務(wù)質(zhì)量以及維護網(wǎng)絡(luò)安全具有重要意義.傳統(tǒng)基于端口的分類技術(shù)難以對靈活使用端口號的流量進行分類;基于深度包檢測的分類技術(shù)在數(shù)據(jù)進行加密的情況下準(zhǔn)確率較低,并且在一定程度上侵犯了用戶的隱私權(quán)[1].因此,基于機器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流

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本文編號：1449593