基于前缀树的网络流量分类模型的研究
对网络流量进行识别时,利用标准端口和采用匹配报文载荷关键字的方法是网络监测常用手段,但随着网络技术的发展,上述两种方法具有很大的局限性.本文提出了基于统计特征向量方法的网络流量分类技术,适用于监测使用加密协议的应用服务与信息.文中提出了基于网络数据流量的统计属性的解决方法,采用特征归纳和特征属性交叉区间拆分算法提取特征向量,利用前缀树结构建立监测模型,对类型未知的加密网络数据流量进行识别.最后,通过实验证明了该方法针对使用加密协议的应用流量具有较好的效果,识别准确率达95％以上.
网络数据 流量识别 分类模型 统计特征向量法 前缀树
张浩 刘扬 王佰玲
哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院 264209
国内会议
武汉
中文
225-231
2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）