| 基于行为特征学习的互联网流量分类方法 |
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| 引用本文： | 刘珍,王若愚.基于行为特征学习的互联网流量分类方法[J].电信科学,2016(6):143-152. |
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| 作者姓名： | 刘珍 王若愚 |
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| 作者单位： | 1. 广东药科大学医药信息工程学院,广东广州,510006;2. 华南理工大学信息网络工程研究中心,广东广州,510006 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61501128)，The National Natural Science Foundation of China(61501128) |
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| 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.
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| 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 |
Internet traffic classification method based on behavior feature learning |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | internet traffic classification behavior feature machine learning communication behavior network measurement |
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