基于多分類(lèi)器的網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，各種各樣的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)生了大量的網(wǎng)絡(luò)流量，消耗了巨大的網(wǎng)絡(luò)資源，不僅給網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)，同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)安全問(wèn)題的產(chǎn)生。為了合理高效的利用網(wǎng)絡(luò)資源并為網(wǎng)絡(luò)管理者提供有效的管控手段，網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)是基礎(chǔ)和前提條件。在各種網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)技術(shù)中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)由于具有自動(dòng)性和自適應(yīng)性，成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)問(wèn)題。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)，不同的特征描述、不同的分類(lèi)器在分類(lèi)性能上存在著彼此互補(bǔ)的現(xiàn)象，同時(shí)

2、使用多個(gè)分類(lèi)器可能提高分類(lèi)準(zhǔn)確性。因此，多分類(lèi)器的研究吸引了學(xué)者們廣泛的注意，并且己在手寫(xiě)體識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、基因序列預(yù)測(cè)等多個(gè)實(shí)際應(yīng)用方面取得了較好的效果。但是，多分類(lèi)器的方法在網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)領(lǐng)域的應(yīng)用研究才剛剛起步。在此背景下，本文對(duì)基于多分類(lèi)器的網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)技術(shù)進(jìn)行研究。
　　論文的主要工作如下:
　　1、介紹了流量分類(lèi)的基本概念，目前主要的流量識(shí)別方法及各自的優(yōu)缺點(diǎn)，并重點(diǎn)分析了基于統(tǒng)計(jì)特征的識(shí)別方法。對(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)

3、算法進(jìn)行流量分類(lèi)的方法進(jìn)行了詳細(xì)分析，為進(jìn)一步研究高效識(shí)別方法提供基礎(chǔ)。
　　2、基于這樣的認(rèn)識(shí)—實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)管理中，管理者希望識(shí)別出來(lái)并加以控制的可能只是少數(shù)特定的應(yīng)用，本論文提出為關(guān)注的應(yīng)用構(gòu)建應(yīng)用專(zhuān)門(mén)分類(lèi)器，并將其組合協(xié)同工作的方法。同時(shí)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)的手段，保證每個(gè)應(yīng)用專(zhuān)門(mén)分類(lèi)器對(duì)于其面向的應(yīng)用具有良好的識(shí)別效果。本文方法只需要較少的實(shí)驗(yàn)工作量，卻能夠得到較高的準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，分類(lèi)性能總體優(yōu)于所有參與實(shí)驗(yàn)的單分類(lèi)器方法。<