一种基于流统计特性的低复杂度网络流量分类算法
针对传统基于单个流统计特性的网络流量分类算法识别率低、分类算法复杂的问题，在分析各类应用协议的基础上，发现了一组易于获取、可有效区分不同业务的网络流量特征。将这一组特征应用于网络流量分类，可以有效解决以往P2P业务识别率低下的问题；同时利用该组特征仅需采用多项逻辑斯谛回归算法即可实现网络流量的分类，较传统流量分类算法有较低的复杂度。实验结果表明，该组特征用于分类还具有较好的一般性，只需较少量训练样本即可在在较长时间内保持较高的识别率。
网络流量分类 流统计特征 多项逻辑斯谛回归 复杂度
林平 余循宜 刘芳 雷振明
北京邮电大学 信息处理与智能技术重点实验室,北京 100876
国内会议
北京
中文
83-88
2008-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）