计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
z2期
301-306,319
,共7页
深度包检测%机器学习%流量分类%子空间聚类
深度包檢測%機器學習%流量分類%子空間聚類
심도포검측%궤기학습%류량분류%자공간취류
Deep packet inspection%Machine learing%Traffic classification%Subspace clustering
目前网络流量业务类型具有不断变化和业务特征不断更新两大特点,但是,现有的流量分类器由于存在业务特征库更新代价大、误判率高等缺点,而无法满足正常的业务分类需求.因此需要设计一种子空间聚类算法来实现业务分类精细化,保障分类精确率、召回率以及效率等特性.实验验证表明,子空间聚类算法的业务分类精细化程度高,分类精确率平均超过95％,训练数据需求量低,并且这类方法对于改进DPI分类器对网络环境的适应能力有重大意义.
目前網絡流量業務類型具有不斷變化和業務特徵不斷更新兩大特點,但是,現有的流量分類器由于存在業務特徵庫更新代價大、誤判率高等缺點,而無法滿足正常的業務分類需求.因此需要設計一種子空間聚類算法來實現業務分類精細化,保障分類精確率、召迴率以及效率等特性.實驗驗證錶明,子空間聚類算法的業務分類精細化程度高,分類精確率平均超過95％,訓練數據需求量低,併且這類方法對于改進DPI分類器對網絡環境的適應能力有重大意義.
목전망락류량업무류형구유불단변화화업무특정불단경신량대특점,단시,현유적류량분류기유우존재업무특정고경신대개대、오판솔고등결점,이무법만족정상적업무분류수구.인차수요설계일충자공간취류산법래실현업무분류정세화,보장분류정학솔、소회솔이급효솔등특성.실험험증표명,자공간취류산법적업무분류정세화정도고,분류정학솔평균초과95％,훈련수거수구량저,병차저류방법대우개진DPI분류기대망락배경적괄응능력유중대의의.
