基于机器学习的网络流量分类综述

网络流量分类对于网络优化、网络安全预警、用户个性化服务等具有重要意义。随着通信和信息技术的发展，传统的基于端口以及深度包检测的分类方法由于私有协议的广泛应用已不能满足需求。基于机器学习的分类算法被应用于流量分类研究，但加密技术为流量分类的特征提取带来一定难度。首先总结了网络流量分类的基本流程；其次分析了分类粒度及其应用场景，并对目前流量分类的主要技术按照监督学习、半监督学习、无监督学习进行了分类研究；最后对网络流量分类技术的发展趋势及面临挑战做了展望，为网络流量分类研究提供一定的参考。