基于改进TSVM的未知网络应用识别算法

摘要：

针对训练集中出现未知网络应用样本的识别问题,提出一种基于改进的直推式支持向量机的未知网络应用识别算法,引入增类损失函数刻画在训练过程中新增的未知应用样本的损失代价,建立TSVM的优化问题并推导其求解过程,使得构造的分类模型能够实现对未知类别样本的识别.通过实际网络数据集进行仿真分析,结果表明所提出的算法在识别未知网络应用的可行性和有效性方面均有良好表现.

关键词：支持向量机、直推式学习、未知网络应用、流量识别

所属期刊栏目：42

分类号：TP393;TN918.91(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61309007;国家安全重大基础研究项目613148

在线出版日期：2016-09-29（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：95-98