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网络流量分类与应用识别的研究*
引用本文:刘颖秋,李巍,李云春.网络流量分类与应用识别的研究*[J].计算机应用研究,2008,25(5):1492-1495.
作者姓名:刘颖秋  李巍  李云春
作者单位:北京航空航天大学,计算机学院,北京市网络技术重点实验室,北京,100083
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划) , 北京市教委共建项目
摘    要:首先介绍了网络流量分析的不同层次及机器学习领域的相关知识,分析了采用端口号映射及有效负载分析的方法进行流量分类与应用识别存在的问题;然后从网络流量的统计特征出发,重点介绍了机器学习中聚类和分类的方法在流量分类的应用和问题;最后基于聚类和分类在流量分类中的效用,指出了未来的研究趋势。

关 键 词:流量分类  应用识别  机器学习  无监督聚类  有监督分类
文章编号:1001-3695(2008)05-1492-04
收稿时间:2008/4/20 0:00:00
修稿时间:2007年4月4日

Study of network traffic classification and application identification
LIU Ying qiu,LI Wei,LI Yun chun.Study of network traffic classification and application identification[J].Application Research of Computers,2008,25(5):1492-1495.
Authors:LIU Ying qiu  LI Wei  LI Yun chun
Affiliation:(Network Technology Key Laboratory of Beijing, School of Computer Science & Engineering, Beihang University, Beijing 100083, China)
Abstract:This paper introduced the different levels of traffic analysis and relevant knowledge of machine learning,and analyzed some problems in traffic classification technologies,including port number analysis and payload-based analysis.Considering that different applications generate different traffic characters,how to apply clustering and classify method of machine learning to implement traffic classification and discussed application identification.Finally,based on the efficiency of machine learning-based method,pointed out the possible research directions.
Keywords:traffic classification  application identification  machine learning  unsupervised clustering  supervised classify
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