【摘要】：過去的二十年中,互聯(lián)網(wǎng)浪潮一波接一波,新技術(shù)、新應(yīng)用層出不窮,特別是進(jìn)入21世紀(jì)以來,以P2P為代表的新應(yīng)用在給互聯(lián)網(wǎng)用戶帶來極大便利的同時,也出現(xiàn)了帶寬的貪婪吞噬,以及惡意逃避監(jiān)測等問題。這就給互聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)界和學(xué)術(shù)界提出了一個新的挑戰(zhàn):如何對這些新應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行準(zhǔn)確識別,進(jìn)而加以有效管理,以確保網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)質(zhì)運(yùn)營,為用戶、企業(yè)提供良好的服務(wù)質(zhì)量和可靠的安全保障。這一問題的提出直接催生了應(yīng)用流量識別這一研究課題。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要方法,近年來在流量識別研究中得到了廣泛應(yīng)用。由于其智能性、良好的泛化性以及高識別效率等特性,使其逐漸成為流量識別研究中的主流方向。然而機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到流量識別時,數(shù)項(xiàng)關(guān)鍵問題卻亟待突破:(1)非平衡流量識別問題。互聯(lián)網(wǎng)各類應(yīng)用流量呈極不均衡分布,這給識別模型帶來了新挑戰(zhàn),因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型很難準(zhǔn)確識別其中的劣勢類樣本;(2)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取困難。網(wǎng)絡(luò)上的流量數(shù)據(jù)本身并不攜帶準(zhǔn)確的原始應(yīng)用信息,因而網(wǎng)絡(luò)上采集的數(shù)據(jù)缺失目標(biāo)類型信息,無法有效地用于構(gòu)建識別模型;(3)流量特征提取與評估問題,尤其是早期識別的有效數(shù)據(jù)包數(shù)目界定以及特征的有效性評估。本文針對流量識別研究中上述關(guān)鍵問題開展研究工作,力圖建立一套從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取到最終識別模型構(gòu)建的流量識別技術(shù)方案。以這一核心研究目標(biāo)為導(dǎo)向,本文系統(tǒng)地開展了以下研究工作:(1)針對非平衡分類問題,改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)引力分類模型(DGC),提出了非平衡數(shù)據(jù)引力分類模型(IDGC),通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了IDGC模型良好非平衡分類性能。在此基礎(chǔ)上,針對互聯(lián)網(wǎng)各類流量的非平衡分布問題,將IDGC應(yīng)用到非平衡流量識別中,構(gòu)建了高效的非平衡流量識別模型。實(shí)驗(yàn)證明,這一識別模型與標(biāo)準(zhǔn)分類模型和其他非平衡分類方法相比,在非平衡流量識別問題中可以獲得非常高的靈敏度,并能在靈敏度和特異度之間實(shí)現(xiàn)很好的平衡。(2)針對流量識別的特征選擇與高效識別模型構(gòu)建的問題,應(yīng)用柔性神經(jīng)樹(FNT)構(gòu)建了高效的流量識別模型。充分利用FNT良好的分類性能和自動特征選擇能力,在實(shí)現(xiàn)理想的識別精度同時,對流量特征進(jìn)行自動選擇,進(jìn)而評估了不同特征的重要程度。(3)就流量識別中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取困難的問題,進(jìn)行了具有準(zhǔn)確應(yīng)用背景信息的流量樣本采集方法的研究。本文從互聯(lián)網(wǎng)用戶終端著手,采用IP報(bào)文標(biāo)記技術(shù)對用戶發(fā)送的IP報(bào)文進(jìn)行應(yīng)用標(biāo)記,使得發(fā)送的IP報(bào)文攜帶其原始應(yīng)用信息。這一方法有效解決了流量樣本背景信息缺失的問題,從而使網(wǎng)絡(luò)上采集的流量數(shù)據(jù)具有準(zhǔn)確可靠的應(yīng)用背景信息,而準(zhǔn)確可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為流量識別研究提供了最基本的數(shù)據(jù)保證。(4)針對流量早期特征提取中數(shù)據(jù)包數(shù)目選取的經(jīng)驗(yàn)性和隨意性問題,結(jié)合信息理論分析、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等多種研究方法,研究最有效的早期數(shù)據(jù)包數(shù)目,即流量早期粒度定義問題,為流量早期特征提取時數(shù)據(jù)包數(shù)目的選取提供可靠依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.06;TP181

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本文編號：2774921