一种多分类器选择性集成的网络流量分类方法

发布时间：2017-10-28 13:08

  本文关键词：一种多分类器选择性集成的网络流量分类方法

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【摘要】：针对多分类器集成方法产生的流量分类器在泛化能力方面的局限性,提出一种选择性集成网络流量分类框架,以满足流量分类对分类器高效的需求。基于此框架,提出一种多分类器选择性集成的网络流量分类方法 MCSE(Multiple Classifiers Selective Ensemble network traffic classification method),解决多分类器的选取问题。该方法首先利用半监督学习技术提升基分类器的精度,然后改进不一致性度量方法对分类器差异性的度量策略,降低多分类器集成方法实现网络流量分类的复杂性,有效减少选择最优分类器的计算开销。实验表明,与Bagging算法和GASEN算法相比,MCSE方法能更充分利用基分类器间的互补性,具有更高效的流量分类性能。
【作者单位】： 桂林电子科技大学计算机科学与工程学院;桂林电子科技大学信息与通信学院;桂林电子科技大学CSIP广西分中心;
【关键词】： 网络流量分类 多分类器 选择性集成 多样性 流量分类框架
【基金】：国家自然科学基金项目(61163058,61172053) 广西自然科学基金项目(2011GXNSFB018076)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言网络流分类是认识、管理、优化各种网络资源的重要依据,随着动态端口和加密技术的广泛使用,传统的基于端口号映射和基于载荷分析的网络流量分类方法[1]不再具有普遍适用性。为克服上述方法的不足,许多学者运用基于流统计特征的机器学习[2]方法来解决流量分类问题,该方法

【参考文献】

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本文编号：1108343