机器学习用于网络流量识别

摘要：

提出了将机器学习中的C4.5算法应用于传输层的网络流量特征识别技术.运用相关性特征选择和遗传算法形成了流量特征子集.提出并采用N折交叉验证与测试集相结合的方法评估了国家运营宽带网络中的流量测试分类结果.实验证明,无须预知端口和协议标签,网络流量就能被成功地识别与分析.

关键词：机器学习、决策树、流量识别

所属期刊栏目：32

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目60672025

在线出版日期：2009-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-68