發(fā)布時(shí)間：2018-04-16 02:30

  本文選題：網(wǎng)絡(luò)流量分類 + 支持向量機(jī)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2013年08期

【摘要】：針對(duì)SVM(support vector machine)算法應(yīng)用到大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量分類中存在計(jì)算復(fù)雜度高、訓(xùn)練速度慢等問題,提出一種基于云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行并行網(wǎng)絡(luò)流量分類的SVM方法,以提高對(duì)大數(shù)據(jù)集的分類訓(xùn)練速度。該方法是一種采用云計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建多級(jí)SVM和映射規(guī)約(MapReduce)模型的方法。它將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,通過對(duì)所有子訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行并行訓(xùn)練,得到支持向量集,進(jìn)而訓(xùn)練出流量分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的SVM方法相比,并行SVM網(wǎng)絡(luò)流量分類方法在保持較高分類精度的前提下,有效地減少了訓(xùn)練時(shí)間,提高了大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量分類的速度。
[Abstract]:Aiming at the problems of high computational complexity and slow training speed in the application of SVM(support vector machine algorithm to large-scale network traffic classification, a SVM method for parallel network traffic classification based on cloud computing platform is proposed.In order to improve the classification of big data set training speed.This method is based on cloud computing platform to construct multilevel SVM and map reduction model.The training data set is divided into several sub-training data sets, and the support vector set is obtained by training all the sub-training data sets in parallel, and then the traffic classification model is trained.The experimental results show that compared with the traditional SVM method, the parallel SVM network traffic classification method can effectively reduce the training time and improve the speed of large-scale network traffic classification on the premise of maintaining higher classification accuracy.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61163058) 廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2011GXNSFB018076)
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 邱婧;夏靖波;柏駿;;基于SVM決策樹的網(wǎng)絡(luò)流量分類[J];電光與控制;2012年06期

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3 劉瓊;劉珍;黃敏;;基于機(jī)器學(xué)習(xí)的IP流量分類研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年12期

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 邱婧;夏靖波;柏駿;;基于SVM決策樹的網(wǎng)絡(luò)流量分類[J];電光與控制;2012年06期

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10 李麟青;楊哲;朱艷琴;;一種混合式BitTorrent流量檢測(cè)方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2011年12期

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4 梁敏;基于統(tǒng)計(jì)行為的P2P文件共享加密流量識(shí)別技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

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6 劉長(zhǎng)恒;基于SVM的P2P數(shù)據(jù)流檢測(cè)技術(shù)的研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 徐鵬;劉瓊;林森;;基于支持向量機(jī)的Internet流量分類研究[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2009年03期

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【相似文獻(xiàn)】

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7 程翔;江伴東;李毅成;;基于模糊MARS的入侵檢測(cè)系統(tǒng)[J];信息工程大學(xué)學(xué)報(bào);2008年03期

8 吳敏;王汝傳;王治平;;基于支持向量機(jī)的P2P網(wǎng)絡(luò)DoS攻擊檢測(cè)[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2009年11期

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6 張家超;孔媛媛;;結(jié)合SVM與免疫遺傳算法設(shè)計(jì)IDS的檢測(cè)算法[A];2008年全國開放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(下冊(cè))[C];2008年

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 董春曦;支持向量機(jī)及其在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2004年

2 賈銀山;支持向量機(jī)算法及其在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中的應(yīng)用[D];大連海事大學(xué);2004年

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7 鄭洪英;基于進(jìn)化算法的入侵檢測(cè)技術(shù)研究[D];重慶大學(xué);2007年

8 魏宇欣;網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2008年

9 劉震;垃圾郵件過濾理論和關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2008年

10 柳斌;P2P流的測(cè)量與識(shí)別方法研究[D];華中科技大學(xué);2008年

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1 張寶華;支持向量機(jī)在入侵檢測(cè)系統(tǒng)中的研究和應(yīng)用[D];天津理工大學(xué);2010年

2 徐華;基于支持向量機(jī)的Web文本挖掘研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2004年

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4 李佳;基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的異常入侵檢測(cè)研究[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2009年

5 楊翔宇;SVM在Web文本挖掘中的應(yīng)用與研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2005年

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8 楊麗華;基于內(nèi)容的垃圾郵件過濾技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：1756927