基于五元组加载荷特征的在线流量分类方法

摘要：

随着互联网的迅速发展，互联网用户规模和网络流量都日益增大。准确的流量分类是解决网络拥塞、网络安全监管、流量计费等研究的基础.为了解决在线混合流量(加密与非加密)一次性快速分类问题,结合传统特征提取和载荷特征提取的优点,提出五元组加载荷ASCII出现频次的特征提取,并以此提出一种在线流量快速分类方法.实验表明,在相同算法下,使用本文的特征提取比使用载荷特征提取,整体分类准确率提高了近4％;基于五元组加载荷特征提取、使用C4.5算法的在线流量快速分类方法是可行的.

关键词： 互联网 在线流量 分类方法 五元组 载荷特征提取

作者: 黄盛林 王恩海 何燕玲 王伟

作者单位: 中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049;北龙中网(北京)科技有限责任公司,北京 100190 中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190 西南科技大学,四川 绵阳 621010 北龙中网(北京)科技有限责任公司,北京 100190

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届中国科学院超级计算机应用大会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 34-41

在线出版日期: 2015-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）