本文關(guān)鍵詞：基于核密度估計的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)流量貝葉斯分類器，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)深刻地影響著人們生活的各個方面,網(wǎng)絡(luò)在為工作和生活帶來越來越多便利的同時,也引起了諸多安全和管理的問題。網(wǎng)絡(luò)流量分類是網(wǎng)絡(luò)管理的基礎(chǔ),也是檢測網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊和異常,進(jìn)行攔截和防御的前提與手段。隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的快速增長,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法效率大大降低,已經(jīng)難以滿足當(dāng)前的需求。本文研究分析了各類網(wǎng)絡(luò)分類方法,發(fā)現(xiàn)目前多數(shù)網(wǎng)絡(luò)流分類方法并沒有考慮到流之間的相關(guān)性。本文利用流包模型反映網(wǎng)絡(luò)流的相關(guān)信息,并將非參數(shù)核密度估計方法引入貝葉斯分類器中,對分布密度函數(shù)進(jìn)行非參數(shù)核密度估計,研究了一種基于核密度估計的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)流量貝葉斯分類器,詳細(xì)分析了其原理,實現(xiàn)了分類系統(tǒng),并使用真實完整的網(wǎng)絡(luò)流量作為數(shù)據(jù)進(jìn)行了實驗,結(jié)果表明,與其他分類方法相比,該方法取得了更好的分類準(zhǔn)確率,能有效改進(jìn)原有的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)流量分類 樸素貝葉斯 核密度估計 相關(guān)信息 機(jī)器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 課題背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-20
• 1.2.1 基于端口號匹配的分類方法12-13
• 1.2.2 基于深度包檢測的分類方法13-14
• 1.2.3 基于網(wǎng)絡(luò)協(xié)議解析的分類方法14-17
• 1.2.4 基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的分類方法17-20
• 1.3 論文研究成果20-21
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)21-22
• 1.5 本章小結(jié)22-23
• 第二章 基于核密度估計的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)流量貝葉斯分類方法23-39
• 2.1 引言23
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)流基本概念23-24
• 2.3 基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法24-27
• 2.3.1 流統(tǒng)計特征24-26
• 2.3.2 有監(jiān)督學(xué)習(xí)的貝葉斯流量分類方法26-27
• 2.4 網(wǎng)絡(luò)流量的相關(guān)信息27-29
• 2.5 基于相關(guān)信息的網(wǎng)絡(luò)流量貝葉斯分類29-30
• 2.6 基于核密度估計的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)流量貝葉斯分類30-32
• 2.7 分類過程32-33
• 2.8 特征的選擇33-35
• 2.8.1 特征生成工具33-34
• 2.8.2 特征集的選擇方法34-35
• 2.9 評價標(biāo)準(zhǔn)35-36
• 2.10 并行改進(jìn)36-39
• 第三章 實驗結(jié)果和分析39-53
• 3.1 實驗數(shù)據(jù)集39-41
• 3.1.1 數(shù)據(jù)集的標(biāo)注39-40
• 3.1.2 實驗數(shù)據(jù)集介紹40-41
• 3.2 實驗環(huán)境41-42
• 3.2.1 軟硬件環(huán)境介紹41-42
• 3.2.2 實驗參數(shù)介紹42
• 3.3 實驗過程和結(jié)果42-50
• 3.4 結(jié)果對比和分析50-53
• 第四章 總結(jié)與展望53-55
• 4.1 總結(jié)53
• 4.2 展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-57
• 致謝57-59
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文59-61
• 作者和導(dǎo)師簡介61-63
• 附件63-64

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2 劉忠寶;王士同;;基于熵理論和核密度估計的最大間隔學(xué)習(xí)機(jī)[J];電子與信息學(xué)報;2011年09期

3 李俊林;符紅光;;改進(jìn)的基于核密度估計的數(shù)據(jù)分類算法[J];控制與決策;2010年04期

4 孫劍芬;;基于高斯核密度估計的運動目標(biāo)檢測新方法[J];計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年08期

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6 李存華,孫志揮,陳耿,胡云;核密度估計及其在聚類算法構(gòu)造中的應(yīng)用[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2004年10期

7 尹訓(xùn)福;郝志峰;楊曉偉;;快速核密度估計算法研究進(jìn)展[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2007年31期

8 王選賀;劉濟(jì)林;;基于核密度估計的遮擋人體跟蹤[J];浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2011年03期

9 吳俊琦;倪宏;李俊;;基于核密度估計的可變碼率視頻流量預(yù)測算法[J];計算機(jī)工程;2012年24期

10 葉菲;;改進(jìn)核密度估計確定最優(yōu)分組方法研究[J];計算機(jī)應(yīng)用與軟件;2013年06期

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1 李存華;孫志揮;陳耿;胡云;;核密度估計及其在聚類算法構(gòu)造中的應(yīng)用[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2004年

2 杜宇靜;孫曉祥;賴民;宋立新;;二元證券指數(shù)的核密度估計[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第十三屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

3 廖國瓊;李晶;萬常選;;基于核密度估計的RFID數(shù)據(jù)流清洗方法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集(B輯)[C];2010年

4 鄒丹;;關(guān)于點實體密度的插值算法探究[A];2009`中國地理信息產(chǎn)業(yè)論壇暨第二屆教育論壇就業(yè)洽談會論文集[C];2009年

5 陳子q

本文編號：333864