基于相关向量机的在线网络流量分类方法

发布时间：2017-11-16 23:27

  本文关键词：基于相关向量机的在线网络流量分类方法

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【摘要】：在研究、分析分类结果预测概率及其对分类准确率影响的基础上,提出了一种新的基于相关向量机(RVM)的在线网络流量分类方法:首先,利用RVM对网络流量分类,输出分类结果预测概率;对于置疑区间[0.1,0.9]内的网络流,采用"端口号+深度数据包检测(DPI)"相结合的方法重新进行识别;对于预测概率处于[0,0.1]和[0.9,1]区间的分类结果则完全采纳。实验表明:该方法的整体分类准确率能达到98%左右,且实时性较好。
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：陕西省科技计划自然基金重点项目(2012JZ8005) 全军军事学研究生课题项目
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言实时流量分类技术能够对在线网络流量按照应用类型分类,对于网络管理、流量控制以及网络相关研究具有重要意义。目前主要的流量识别、分类技术有4种,分别是端口识别技术[1]、深层数据包检测技术(DPI)[2-3]、基于网络行为的流量分类技术[4]和基于机器学习的流量分类技术[5

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本文编号：1194071