电力信息通信网络流量识别技术研究

• 作者: 刘世栋 华俊 姜羽 宋铁成 胡静 郭经红
• 来源期刊: 信息化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 电力信息通信网 网络流量识别 机器学习 C4.5算法 神经网络算法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 10-14,18
• 页数: 6页
• 分类号: TN915.853|TP389.1
• 语种: 中文

摘要

文章概述了网络流量识别技术的基本原理和发展现状,通过分析和比较基于端口映射、基于有效负载、基于行为特征和基于机器学习的4种网络流量识别方法,得出基于机器学习的流量识别方法更加适用于电力信息通信网,并着重分析了两种基于机器学习的流量识别方法:C4.5决策树算法和神经网络算法.分析结果表明:C4.5决策树算法和神经网络算法都能有效地进行网络流量识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋铁成		126	1077	17.0	29.0
2	胡静		72	497	12.0	20.0
3	华俊		2	13	1.0	2.0
4	姜羽		2	13	1.0	2.0
5	郭经红		4	26	2.0	4.0
6	刘世栋		1	0	0.0	0.0