面向流量识别系统的聚类算法的比较与分析

• 作者: 张大方 杨建华 苏欣 谢高岗
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 聚类 流量识别 学习
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 算法分析与研究
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2008.03.001

摘要

考虑到基于端口的识别方法准确性比较低,而基于有效负载的方法的开销太大,促使利用应用连接到网络时的特征流的特点来识别流量.引用几种常见的聚类算法,提出基于聚类算法的识别方法,该方法包括两个阶段:通过离线学习阶段学习到流量的特征;在线识别阶段把学习到的特征用于在线的流量识别.通过实验表明该方法对流量识别,尤其是P2P流量最高可达90%以上的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨建华	中国科学院计算技术研究所	41	367	10.0	18.0
2	张大方	湖南大学软件学院	295	2498	22.0	33.0
3	谢高岗	中国科学院计算技术研究所	89	1199	19.0	31.0
4	苏欣	湖南大学软件学院	10	51	5.0	7.0