SDN网络流量分类技术研究综述

• 作者: 强振 蒋海军 谢钧 邱宏琼 郭小帆
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 流量分类 软件定义网络 机器学习 深度包检测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 40-45,50
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7055字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2018.02.010

摘要

网络新技术的迅猛发展,给人们生活带来了极大的便利,同时也为网络管理带来了巨大的挑战.网络流量分类作为网络安全管理的一项重要的基础性工作,是开展网络管理和流量控制的前提,具有十分重要的意义.阐述了网络流量分类中常用的基于载荷数据的深度包检测(DPI)和基于流统计特征的机器学习等技术的发展现状,特别对基础数据采集标注、软件定义网络(SDN)环境下的流量分类以及在线流量分类等热点和难点问题进行了探讨,阐述了当前研究进展情况.最后指出该领域研究未来面临的挑战.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢钧	陆军工程大学指挥控制工程学院	6	11	2.0	3.0
2	蒋海军	陆军工程大学指挥控制工程学院	1	3	1.0	1.0