信息网络安全
信息網絡安全
신식망락안전
NETINFO SECURITY
2010年
3期
51-53
,共3页
流量分类%决策树算法%C4.5
流量分類%決策樹算法%C4.5
류량분류%결책수산법%C4.5
流量分类和识别是网络流量监测活动的重要组成部分.本文指出了传统流量分类方法的不足.分析了基于机器学习的流量分类和应用识别过程,并将决策树分类算法应用到流量分类中.实验结果表明,在保证较高准确率的同时,基于决策树算法的流量分类和识别应用还具有建模速度快,适合于在线流量分类的特点.
流量分類和識彆是網絡流量鑑測活動的重要組成部分.本文指齣瞭傳統流量分類方法的不足.分析瞭基于機器學習的流量分類和應用識彆過程,併將決策樹分類算法應用到流量分類中.實驗結果錶明,在保證較高準確率的同時,基于決策樹算法的流量分類和識彆應用還具有建模速度快,適閤于在線流量分類的特點.
류량분류화식별시망락류량감측활동적중요조성부분.본문지출료전통류량분류방법적불족.분석료기우궤기학습적류량분류화응용식별과정,병장결책수분류산법응용도류량분류중.실험결과표명,재보증교고준학솔적동시,기우결책수산법적류량분류화식별응용환구유건모속도쾌,괄합우재선류량분류적특점.
