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实时网络流量分类研究综述
引用本文:柏骏,夏靖波,吴吉祥,任高明,赵小欢. 实时网络流量分类研究综述[J]. 计算机科学, 2013, 40(9): 8-15
作者姓名:柏骏  夏靖波  吴吉祥  任高明  赵小欢
作者单位:空军工程大学信息与导航学院 西安710077
基金项目:本文受陕西省科技计划自然基金重点项目(2012JZ8005),全军军事学研究生课题(2010XXXX-488)资助
摘    要:实时流量分类技术能够按照应用类型对在线网络流量分类,它对网络管理、流量控制以及网络相关研究具有重要意义.首先从不同层次上简单分析了实时流量分类技术的研究现状;给出了流量分类的实时性概念及其指标;然后从流量统计特征和机器学习算法两个方面综述了实时流量分类的主要技术及研究进展,并进行了实时性分析;最后根据未来网络发展对实时流量分类技术提出的新要求,展望了该领域未来的研究发展方向.

关 键 词:流量分类  实时性  流特征  机器学习
收稿时间:2012-11-21
修稿时间:2013-03-27

Survey on Real-time Traffic Classification
BAI Jun,XIA Jing-bo,WU Ji-xiang,REN Gao-ming and ZHAO Xiao-huan. Survey on Real-time Traffic Classification[J]. Computer Science, 2013, 40(9): 8-15
Authors:BAI Jun  XIA Jing-bo  WU Ji-xiang  REN Gao-ming  ZHAO Xiao-huan
Abstract:
Keywords:Traffic classification  Real-time property  Traffic features  Machine learning
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