基于核密度估计的相关网络流量贝叶斯分类器

发布时间：2017-04-29 01:01

  本文关键词：基于核密度估计的相关网络流量贝叶斯分类器，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当今互联网深刻地影响着人们生活的各个方面,网络在为工作和生活带来越来越多便利的同时,也引起了诸多安全和管理的问题。网络流量分类是网络管理的基础,也是检测网络恶意攻击和异常,进行拦截和防御的前提与手段。随着网络应用的快速增长,传统的网络流量分类方法效率大大降低,已经难以满足当前的需求。本文研究分析了各类网络分类方法,发现目前多数网络流分类方法并没有考虑到流之间的相关性。本文利用流包模型反映网络流的相关信息,并将非参数核密度估计方法引入贝叶斯分类器中,对分布密度函数进行非参数核密度估计,研究了一种基于核密度估计的相关网络流量贝叶斯分类器,详细分析了其原理,实现了分类系统,并使用真实完整的网络流量作为数据进行了实验,结果表明,与其他分类方法相比,该方法取得了更好的分类准确率,能有效改进原有的网络流量分类方法。
【关键词】：网络流量分类 朴素贝叶斯 核密度估计 相关信息 机器学习
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 课题背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-20
• 1.2.1 基于端口号匹配的分类方法12-13
• 1.2.2 基于深度包检测的分类方法13-14
• 1.2.3 基于网络协议解析的分类方法14-17
• 1.2.4 基于统计学习的分类方法17-20
• 1.3 论文研究成果20-21
• 1.4 论文组织结构21-22
• 1.5 本章小结22-23
• 第二章 基于核密度估计的相关网络流量贝叶斯分类方法23-39
• 2.1 引言23
• 2.2 网络流基本概念23-24
• 2.3 基于统计学习的网络流量分类方法24-27
• 2.3.1 流统计特征24-26
• 2.3.2 有监督学习的贝叶斯流量分类方法26-27
• 2.4 网络流量的相关信息27-29
• 2.5 基于相关信息的网络流量贝叶斯分类29-30
• 2.6 基于核密度估计的相关网络流量贝叶斯分类30-32
• 2.7 分类过程32-33
• 2.8 特征的选择33-35
• 2.8.1 特征生成工具33-34
• 2.8.2 特征集的选择方法34-35
• 2.9 评价标准35-36
• 2.10 并行改进36-39
• 第三章 实验结果和分析39-53
• 3.1 实验数据集39-41
• 3.1.1 数据集的标注39-40
• 3.1.2 实验数据集介绍40-41
• 3.2 实验环境41-42
• 3.2.1 软硬件环境介绍41-42
• 3.2.2 实验参数介绍42
• 3.3 实验过程和结果42-50
• 3.4 结果对比和分析50-53
• 第四章 总结与展望53-55
• 4.1 总结53
• 4.2 展望53-55
• 参考文献55-57
• 致谢57-59
• 研究成果及发表的学术论文59-61
• 作者和导师简介61-63
• 附件63-64

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本文编号：333864