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如何進行網絡流量分類詳細資料和算法的研究

2474220 2019-01-03 | rar | 4.77 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

　　隨著網絡技術的快速發展，基于網絡的應用越來越多、越來越復雜。種類繁多的應用（合法的或者非法的）不但吞噬著越來越多的網絡資源，而且也對QoS和網絡安全帶來了巨大的威脅。由于在負載均衡、資源利用等方面的優勢，流量工程（Traffic Engineering）得到了業界廣泛的關注。在流量工程中，流量識別是網絡管理、流量監控、服務分析、安全和錯誤監測、網絡計費等多方面的重要基礎。

　　已有的流量識別方式，例如基于端口識別，基于特征碼識別，BLINC識別存在一些缺點。近年來，以流量統計特征為基礎的機器學習識別方法得到了廣泛的關注。基于機器識別流量類型的原理是：根據IP包的長度、時間間隔等流量特征進行流量類型識別，無須檢測IP包的載荷內容。在實踐中，基于機器學習的流量類型識別又有“有監督型”和“無監督型”兩種。例如貝葉斯，EM算法屬于有監督型，而k-means算法則屬于無監督型，它們的區別在于有無導師信號的指導。在當前的實踐中，基于機器學習的流量識別方法表現出了較高的準確率。

　　有監督型算法往往由于依賴已知的人工分析，對于新的網絡流量反應遲鈍。這樣一個很具挑戰性的課題就是不僅保證對已知流量的準確檢測，而且能檢測出未知流量。本文將無監督型的自組織映射網絡算法（Self-organizing Mapping，SOM）引入流量分類，該算法在學習過程中不需要人工分析做向導，自動對數據進行分類。

　　在屬性的選取上，引入流量時間間隔變化率這- -概念，盡可能消除了網絡狀況對于流量時間間隔的影響，并實現了一個基于該算法的流量識別系統模型，初步達到了識別新流量的目的。