發(fā)布時間：2019-04-13 22:04

【摘要】：準確的網(wǎng)絡流量分類是一系列網(wǎng)絡管理活動的重要基礎。近年來,利用機器學習的原理處理流量分類問題成為網(wǎng)絡測量領域的研究熱點,其中樸素貝葉斯方法因分類速度快,實現(xiàn)簡單等優(yōu)點而被廣泛應用,但隨著網(wǎng)絡流量的變化和網(wǎng)絡類別的增加,該方法的分類準確性和魯棒性隨著時間增長而逐漸降低,引入了一種新的流量分類模型更新方法,通過對模型的更新訓練提升其分類性能,并保證模型應用的穩(wěn)定性。理論分析和實驗結果都表明:該方法能夠使流量分類模型隨著時間的增長而保持良好的總體性能,且不易受報文抽樣的影響,能為其他諸多網(wǎng)絡活動提供相應的支持。
[Abstract]:Accurate classification of network traffic is an important basis for a series of network management activities. In recent years, using the principle of machine learning to deal with traffic classification has become a hot topic in the field of network measurement, in which naive Bayesian method has been widely used because of its advantages such as fast classification speed, simple implementation, and so on. However, with the change of network traffic and the increase of network classification, the classification accuracy and robustness of this method decreases gradually with the increase of time. A new traffic classification model update method is introduced. The classification performance is improved by updating and training the model, and the stability of the model application is guaranteed. Theoretical analysis and experimental results show that the traffic classification model can maintain a good overall performance with the increase of time, and it is not easily affected by packet sampling. It can provide corresponding support for many other network activities.
【作者單位】： 周口師范學院實驗室與設備管理處;周口師范學院網(wǎng)絡管理中心;周口師范學院計算機科學與技術學院;東南大學計算機科學與工程學院;
【基金】：國家973計劃(2009CB320505) 國家科技支撐計劃(2008BAH37B04)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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本文編號：2457984