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摘要:
网络流量分类识别是网络管理与网络安全的基础,但由于动态端口技术,加密传输方式及数据隐私等因素,现有的基于网络端口映射和有效载荷分析的方法在应用中,其准确性和效率都受到了制约.为此,引入谱聚类方法,将网络流量分类识别问题通过聚类思想转化为一个无向图的多路划分问题,并使用图论的思想来解决原问题.实验结果表明该方法具有良好的网络流量分类识别效果,精确度较高,在互联网流量分类中有良好的应用前景.
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文献信息
篇名 基于谱聚类的网络流量分类识别算法
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科 工学
关键词 网络流量 谱聚类 分类识别 聚类分析
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1114-1119
页数 6页 分类号 TP391|TN711
字数 4309字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1187.2013.01114
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈雷霆 电子科技大学计算机科学与工程学院 88 811 15.0 22.0
2 董仕 东南大学计算机科学与工程学院 4 43 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
网络流量
谱聚类
分类识别
聚类分析
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
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