發(fā)布時(shí)間：2018-01-21 07:04

  本文關(guān)鍵詞： 流量分類(lèi) 聚類(lèi)算法 高斯混合模型 最小描述長(zhǎng)度(MDL)準(zhǔn)則　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2015年21期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全管理起著非常重要的作用。隨著網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的基于端口號(hào)和深度包檢測(cè)分類(lèi)方法的局限性愈發(fā)明顯,不能對(duì)現(xiàn)有的流量進(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)。提出一種基于流相關(guān)性的半監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)算法,并使用MDL-CON高斯混合模型作為聚類(lèi)模型,通過(guò)聚類(lèi)過(guò)程中利用流之間的相關(guān)性提高模型的準(zhǔn)確度。采用MDL準(zhǔn)則解決了高斯混合模型需要人為預(yù)先設(shè)定類(lèi)簇?cái)?shù)目和高度依賴(lài)于初始值的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用該方法來(lái)處理流量分類(lèi)問(wèn)題可取得理想的分類(lèi)效果。
[Abstract]:Network traffic classification technology plays a very important role in network security management. With the development of network and information technology, the limitations of traditional classification methods based on port number and depth packet detection become more and more obvious. A semi-supervised network traffic classification algorithm based on flow correlation is proposed, and MDL-CON Gao Si hybrid model is used as the clustering model. The accuracy of the model is improved by using the correlation between streams in the clustering process. The MDL criterion is used to solve the problem that the number of clusters and the height of dependence on the initial value of the Gao Si mixed model need to be set artificially. The experimental results show that the model is highly dependent on the initial value. To show. Using this method to deal with the problem of traffic classification can achieve an ideal classification effect.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃(No.2010BACB)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)在增強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)可控性、保障網(wǎng)絡(luò)安全等方面起著日益重要的作用[1]。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量類(lèi)型進(jìn)行分析,網(wǎng)絡(luò)管理人員可以在細(xì)粒度層次上規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)流量、平衡網(wǎng)絡(luò)資源、去除異常流量,從而保證網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行。網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)主要包含基于端口號(hào)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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9 強(qiáng)繼平;謝劍斌;陳章永;程永茂;劉通;;復(fù)雜環(huán)境下基于高斯混合模型的目標(biāo)檢測(cè)方法[J];微計(jì)算機(jī)信息;2010年02期

10 黃浩;哈力旦;;大間隔高斯混合模型的快速參數(shù)更新算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年03期

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4 瞿俊;姜青山;董槐林;;基于高斯混合模型的層次聚類(lèi)算法[A];第二十三屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2006年

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2 賴(lài)裕平;非高斯混合模型的變分學(xué)習(xí)算法研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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4 張樹(shù)偉;醫(yī)學(xué)圖像的高斯混合模型及聚類(lèi)研究[D];江蘇大學(xué);2010年

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7 古俊哲;有限高斯混合模型聚類(lèi)算法的研究[D];蘭州商學(xué)院;2014年

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本文編號(hào)：1450800