基于最短划分距离的网络流量决策树分类方法

• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 流量分类 双向流 最短划分距离 决策树
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 90-102
• 页数: 13页
• 分类号: TP393.06
• 语种: 中文

摘要

对不同类别的应用数据流,根据其在最初若干分组中进行握手和参数协商的差异性,通过通信模式、载荷长度以及信息熵等特征,采用基于最短划分距离的方法构建决策树模型,对其进行流量分类.经过在4个不同类型的真实网络数据集上的离线分类实验,以及在校园网环境中的在线流量分类实验.结果表明该模型对8种常见协议的网络流量,分析其前4到6个分组的特征,能够在分类准确性和系统开销上取得较好的效果.与其他机器学习算法相比,该模型构建的决策树规模较小,分类时间较短,适合于实时流量分类问题.