網(wǎng)絡(luò)流量分類有助于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)帶寬、提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、對(duì)特定的應(yīng)用進(jìn)行計(jì)費(fèi),以及監(jiān)測(cè)惡意流量,確保網(wǎng)絡(luò)安全等。目前流量分類技術(shù)主要面臨兩個(gè)挑戰(zhàn):一是,越來越多的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用使用隨機(jī)端口和負(fù)載加密技術(shù)躲避流量監(jiān)測(cè),這給流量分類算法的準(zhǔn)確率提出了新的挑戰(zhàn)。二是,網(wǎng)絡(luò)出口吞吐量的飛速增長(zhǎng)給流量分類算法的實(shí)時(shí)性提出了更高的要求。本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以解決流量分類領(lǐng)域面臨的主要問題,從優(yōu)化特征選擇和改進(jìn)分類算法兩個(gè)角度來提高流量分類的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。全文首先系統(tǒng)地介紹了網(wǎng)絡(luò)流量分類的主要技術(shù)及其特點(diǎn),總結(jié)了流量分類面臨的主要困難和研究現(xiàn)狀。然后本文以解決類別不平衡問題、流量統(tǒng)計(jì)特征的偏置問題以及負(fù)載特征自動(dòng)提取問題為行文脈絡(luò),以提高流量分類的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性及實(shí)時(shí)性為研究目標(biāo),針對(duì)性地提出了若干改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)流量分類的算法,具體分為以下幾個(gè)方面。（1）協(xié)議分布的不平衡性使機(jī)器學(xué)習(xí)流量分類算法識(shí)別小類別（small class）的檢全率低;大類別（large class）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流的動(dòng)態(tài)變化又會(huì)使分類算法的總體準(zhǔn)確率不穩(wěn)定且隨著時(shí)間的推移逐漸下降。為此,本文提出了改進(jìn)的Bagging算法。... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：129 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

章節(jié)組織結(jié)構(gòu)

圖 2-2 每個(gè)數(shù)據(jù)集中各協(xié)議流所占的字節(jié)比例Fig.2-2 Byte proportion of protocol samples in each data set各種協(xié)議流量所占的字節(jié)比例如圖 2-2 所示。由圖 2-1 和圖 2-2 對(duì)比，我們發(fā)現(xiàn) dump4、dump5 數(shù)據(jù)集中，http 流比例雖然很大，但字節(jié)比例卻不是最大- 24 -

性也在逐漸下降，如圖 2-5 所示。因此，在本次實(shí)驗(yàn)中，新協(xié)議流量的出現(xiàn)不是造成分類算法流準(zhǔn)確性下降的主要原因。本節(jié)進(jìn)一步分析了每個(gè)分類算法的流準(zhǔn)確率與分類算法識(shí)別 http 檢全率之間的關(guān)系（如圖 2-6 所示）�？梢姡鳒�(zhǔn)確率與識(shí)別 http 的檢全率有相同的變化趨勢(shì)。從圖 2-1（如 2.4.2 節(jié)所示）可見，http 協(xié)議流的樣本數(shù)所占的比例是最大的，可認(rèn)為是大類別。因此，在協(xié)議分- 30 -

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]骨干網(wǎng)流監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 張玉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010
[2]P2P流媒體識(shí)別方法的研究[D]. 周麗娟.華中科技大學(xué) 2008
[3]串匹配算法及其在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析中的應(yīng)用[D]. 譚建龍.中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所） 2003

碩士論文
[1]基于特征串的P2P流量識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 趙瑞.電子科技大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3265009