基于支持向量机的网络流量识别模型

• 作者: 徐钊 蔡阳波 许云龙 陈勇
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 支持向量机 流量识别
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 网络技术
• 页码范围: 162-164
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 2515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.162818

摘要

针对网络流量识别问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的网络流量识别模型.首先通过流量特征提取模块,提取适合在支持向量机中识别网络流量的6个主要特征.对数据进行清洗、预处理以及训练和学习,从而实现整个基于SVM的网络流量识别系统.实验结果表明,经过交叉检验选择参数后,再用支持向量机模型进行训练和学习,可以取得较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈勇		22	208	8.0	14.0
5	徐钊		4	5	2.0	2.0
6	蔡阳波		2	3	1.0	1.0
7	许云龙		1	3	1.0	1.0