基于行为特征学习的互联网流量分类方法

发布时间：2017-10-28 20:21

  本文关键词：基于行为特征学习的互联网流量分类方法

  更多相关文章： 互联网流量分类 行为特征 机器学习 通信行为 网络测量

【摘要】：基于连接图的互联网流量分类方法能反映主机间的通信行为,具有较高的分类稳定性,但是经验式总结的启发式规则有限,难以获得高分类准确率。研究分析了主机间通信行为模式和BOF方法,从具有相同{目的IP地址,目的端口号,传输层协议}网络流量中,提取主机间连接相关的行为统计特征(HCBF),采用C4.5决策树算法学习基于行为特征的分类规则,其无需人工建立启发式规则。在传统互联网和移动互联网流量数据集上,从基本分类性能和分类稳定性方面,与现有的特征集进行比较分析,实验结果表明,HCBF特征集合的类间区分能力和稳定性较高。
【作者单位】： 广东药科大学医药信息工程学院;华南理工大学信息网络工程研究中心;
【关键词】： 互联网流量分类 行为特征 机器学习 通信行为 网络测量
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61501128)~~
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言互联网流量分类是异常检测、网络计费、流量整形、网络规划、Qo S部署和网络协议研究等的重要基础[1,2]。随着动态端口号、端口伪装和载荷加密技术的使用,传统的端口号映射和载荷特征检测方法逐渐失效。至今,学术界提出了多种互联网流量分类方法,特别是基于机器学习和通

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本文编号：1109816