基于离散载荷特征的即时通讯软件流量分类方法

摘要：

随着大数据时代到来,海量即时通讯软件流量分类成为解决网络拥塞、安全监管、网络异常检测等研究的基础.针对传统流量识别与分类技术准确率低、速率慢等问题,文章提出一种基于离散载荷特征的即时通讯软件流量分类技术.该技术通过对通讯软件报文数据进行五元组数据提纯,利用信息熵对载荷特征进行离散化,结合XGBoost构建通讯软件数据报文的二分类模型,同时将其效果与随机森林、SVM和朴素贝叶斯的方法做对比试验.结果表明,这种方法较传统流量分类方法准确率提高4.3％,与采用连续特征分类相比分类准确率提高2.3％,同时具有处理速度快、适用性广泛的特点.

关键词：信息熵、XGBoost、流量识别、五元组、离散载荷

所属期刊栏目：11

分类号：D90-052(法的理论（法学）)

资助基金：下一代网络处理器体系结构及关键技术研究项目编号:2018YFB1800602

在线出版日期：2020-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：28-33