隨著網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展和硬件水平的提高，互聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)扮演的角色愈發(fā)重要。由于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序復(fù)雜化和個人隱私的重視，流量識別作為最典型的網(wǎng)絡(luò)感知技術(shù)，正在從基于端口和深層數(shù)據(jù)包檢測等面向數(shù)據(jù)包識別向面向數(shù)據(jù)流識別的方向過渡。雖然有機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方面的研究作為基礎(chǔ)，但是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量識別仍然面臨著很多挑戰(zhàn)，概念漂移問題就是首當(dāng)其沖的一個。對概念漂移問題的研究，將會對網(wǎng)絡(luò)流量識別技術(shù)的發(fā)展有很大的促進(jìn)作用。首先本文從網(wǎng)絡(luò)流量角度對概念漂移檢測的基本原理做出了詳細(xì)的闡述，從概念、目標(biāo)概念和概念漂移及其檢測的定義到概念漂移檢測的不同類型，論文都有涉及，為后面的研究奠定了理論基礎(chǔ)。其次，對目前數(shù)據(jù)流挖掘領(lǐng)域處理概念漂移的基于誤差率的概念漂移檢測方法進(jìn)行了分析，誤差率方法的局限性限制了它的應(yīng)用范圍。然后，在分析概念漂移檢測的原理和利用卡方檢驗、Fisher檢驗的相關(guān)知識的基礎(chǔ)上，提出了基于統(tǒng)計學(xué)理論的概念漂移算法，且進(jìn)行了詳細(xì)的理論論證，并通過實驗驗證了基于統(tǒng)計學(xué)的理論方法的有效性。另外，考慮真實網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的類別不平衡現(xiàn)象，比較了貝葉斯核估計、決策樹和支持向量機(jī)三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)劣，并選擇了... 

【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

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于權(quán)重的自適應(yīng)流量識別示意圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文分類采用同一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)造基本識別器不一樣，它利用不算法構(gòu)造基本識別器，當(dāng)然之后，依舊根據(jù)這些基本識別器來決識別結(jié)果。 4-7 展示了基于平均概率的自適應(yīng)識別的工作過程，圖中網(wǎng)絡(luò)流數(shù)據(jù)包集合，只在最近的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合上訓(xùn)練基本識別器，只不的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這樣就同樣能夠得到多個基本識別器，多個基集成識別器，集成識別器的最終結(jié)果輸出同樣是由所有基本識別公式（4-2）。11G(x)= (x) miigm

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文合基于權(quán)重和基于平均概率兩者的優(yōu)點，我們構(gòu)造我們最終的基于集成的應(yīng)流量識別器。（1）構(gòu)建過程網(wǎng)絡(luò)流量中 n 個按時間順序捕獲的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包集合，如圖 4-8 所示，基均概率的基本識別器在最近的一個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包集合上構(gòu)建，基于權(quán)重的基別器在之前的 n 個數(shù)據(jù)包集合上構(gòu)建，最后的整體自適應(yīng)流量識別器的輸所有的基本識別器決定，具體的步驟如下（如圖 4-9 所示）。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3332191