基于多重行为分析的网络流量分类方法

摘要：

移动互联网的发展,网络流量急剧增加,给网络流量的管理和安全带来了新的挑战.当前的应用变得越来越复杂,应用的功能越来越丰富,使得应用识别难度增大.本文在分析当前应用的多重行为的基础上,提出了使用应用簇中心集合表示应用的思想,使用机器学习的方法构建了基于应用簇集的K近邻分类器.并且将基于应用簇集的K近邻分类器集成到SDN控制器中,使SDN网络具有流量分类的功能,实现了流量的细粒度管理.

关键词： 网络流量 K近邻分类器 应用簇集 细粒度管理 多重行为

作者: 李巍 于秀芬 李国君

作者单位: 北京航空航天大学计算机学院网络技术北京市重点实验室,北京市100191

会议类型: 国内会议

会议名称: 2015中国计算机网络安全年会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 203-208

在线出版日期: 2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）