网络流量分类方法的比较研究

• 作者: 王勇 胡婷 陶晓玲
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 分类方法 流统计特征 机器学习
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 216-219
• 分类号: TP393
• 字数: 3873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2010.03.006

摘要

实施有效地网络管理,首先要对网络流量按照应用类型不同进行准确分类.由于目前传统的基于端口号匹配和特征字段分析的流量分类方法不能很好的满足网管需要的现状,因此,针对这两种方法在应用中存在的问题进行了分析,并与目前研究较多的基于流统计特征的机器学习分类方法进行比较.研究后结果表明:该方法包括有流样本的形成、特征选择过程和机器学习分类过程3个关键步骤,可通过网络流量的统计特征,采用机器学习方法进行准确分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	桂林电子科技大学计算机科学与工程学院	178	1032	16.0	23.0
2	胡婷	桂林电子科技大学计算机科学与工程学院	7	57	4.0	7.0
3	陶晓玲	桂林电子科技大学网络中心	48	339	10.0	15.0