【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,很多新的網(wǎng)絡(luò)通信采用動(dòng)態(tài)端口、協(xié)議加密等技術(shù),使傳統(tǒng)的流量分類技術(shù)不再適用.以TCP三次握手后客戶端到服務(wù)器的第1個(gè)包載荷大小、服務(wù)器到客戶端的第1個(gè)包和第2個(gè)包載荷大小以及服務(wù)器端口信息作為流量特征,提出一種基于DDAG-SVM的網(wǎng)絡(luò)流量分類的方法,并針對傳統(tǒng)DDAG-SVM的誤差累積效應(yīng),使分類性能變差的問題,根據(jù)類間可分離度重構(gòu)DDAG-SVM決策樹,每次都選擇最容易分開的兩個(gè)流類別構(gòu)成分類決策面,測試結(jié)果表明該方法取得了較高的分類準(zhǔn)確率.
[Abstract]:With the continuous development of Internet technology, many new network communication technologies such as dynamic port, protocol encryption, etc., make the traditional traffic classification technology no longer applicable. The first packet payload size from the client to the server after the TCP three-way handshake, the first and second packet payload sizes from the server to the client, and the server port information are used as traffic characteristics. In this paper, a method of network traffic classification based on DDAG-SVM is proposed. Aiming at the error accumulation effect of traditional DDAG-SVM, the DDAG-SVM decision tree is reconstructed according to the separation degree between classes, which makes the classification performance worse. The classification decision-making surface is composed of two flow categories which are easy to separate each time. The test results show that the proposed method achieves high classification accuracy.
【作者單位】： 湖南化工職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;湖南工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院;
【基金】：湖南省教育廳資助科研項(xiàng)目(10C0138) 湖南省自科基金項(xiàng)目(11JJ4050)
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2437102