【摘 要】
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针对在线流量分类所面临的特征计算复杂和分类性能不稳定问题,利用流开始的前5个数据包(排除三次握手数据包),计算数据包大小、负载大小和到达间隔时间等网络流量的统计特征,
【机 构】
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山东省网络环境智能计算技术重点实验室济南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60903176)
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针对在线流量分类所面临的特征计算复杂和分类性能不稳定问题,利用流开始的前5个数据包(排除三次握手数据包),计算数据包大小、负载大小和到达间隔时间等网络流量的统计特征,通过分析3种机器学习算法(C4.5、BayesNet和NBTree)分类的结果,研究可用于在线流量分类的特征以及这些特征应该满足的条件。实验结果表明,所提特征计算简单,能快速有效地区分不同的流量,对于不同的机器学习算法,均取得了较高的分类准确率(92%以上),适用于在线流量分类。
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