机器学习用于网络流量识别

• 作者: 寿国础 胡怡红 钱宗珏 马永立
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 决策树 流量识别
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2960字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5321.2009.01.015

摘要

提出了将机器学习中的C4.5算法应用于传输层的网络流量特征识别技术.运用相关性特征选择和遗传算法形成了流量特征子集.提出并采用N折交叉验证与测试集相结合的方法评估了国家运营宽带网络中的流量测试分类结果.实验证明,无须预知端口和协议标签,网络流量就能被成功地识别与分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	寿国础	北京邮电大学信息与通信工程学院	44	397	11.0	18.0
2	胡怡红	北京邮电大学信息与通信工程学院	24	201	7.0	13.0
3	钱宗珏	北京邮电大学信息与通信工程学院	19	147	6.0	11.0
4	马永立	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	35	1.0	1.0