网络流量分类方法的比较研究

摘要：

实施有效地网络管理,首先要对网络流量按照应用类型不同进行准确分类.由于目前传统的基于端口号匹配和特征字段分析的流量分类方法不能很好的满足网管需要的现状,因此,针对这两种方法在应用中存在的问题进行了分析,并与目前研究较多的基于流统计特征的机器学习分类方法进行比较.研究后结果表明:该方法包括有流样本的形成、特征选择过程和机器学习分类过程3个关键步骤,可通过网络流量的统计特征,采用机器学习方法进行准确分类.

关键词：网络流量、分类方法、流统计特征、机器学习

所属期刊栏目：30

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60872022

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：216-219