本文關(guān)鍵詞：基于集成聚類的流量分類架構(gòu)

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【摘要】：流量分類是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)與關(guān)鍵.機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用數(shù)據(jù)流統(tǒng)計特征分類流量,對于識別加密私有協(xié)議流量具有重要意義.然而,特征偏置和類別不平衡是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流量分類研究所面臨的兩大挑戰(zhàn).特征偏置是指一些數(shù)據(jù)流統(tǒng)計特征在提高部分應(yīng)用識別準(zhǔn)確率的同時也降低了另外一部分應(yīng)用識別的準(zhǔn)確率.類別不平衡是指機(jī)器學(xué)習(xí)流量分類器對樣本數(shù)較少的應(yīng)用識別的準(zhǔn)確率較低.為解決上述問題,提出了基于集成聚類的流量分類架構(gòu)(traffic classification framework based on ensemble clustering,簡稱TCFEC).TCFEC由多個基于不同特征子空間聚類的基分類器和一個最優(yōu)決策部件構(gòu)成,能夠提高流量分類的準(zhǔn)確率.具體而言,與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)流量分類器相比,TCFEC的平均流準(zhǔn)確率最高提升5%,字節(jié)準(zhǔn)確率最高提升6%.
【作者單位】： 中國洛陽電子裝備試驗中心;哈爾濱工業(yè)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 基于集成聚類的流量分類架構(gòu) 集成聚類 流量分類 數(shù)據(jù)流特征 機(jī)器學(xué)習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61303061,61402485) 高性能計算國家重點(diǎn)實驗室開放課題(201513-01)~~
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： jos.org.cn/1000-9825/4885.htm英文引用格式:Lu G,Yu XZ,Zhang HL,Guo RH.Traffic classification framework based on ensemble clustering.Ruan Jian XueBao/Journal of Software,2016,27(11):2870?2883(in Chinese).http://www.jos.org.cn/1000-9825/4885.htmTraffic Clas

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本文編號：691973