基于子空间聚类的网络流量分类方法

摘要：

应用层网络流量分类技术对流量控制与管理等研究具有重要意义.针对传统的基于有监督机器学习的分类方法对所有应用程序使用相同的特征,使得某些特征对一种或几种应用类型有区分性,而对其他应用类型的网络流分类产生干扰等问题,提出基于子空间聚类方法的网络流分类框架.利用子空间聚类算法,在总特征集中为每一种类型应用进行特征选择,提取与之相对应的关键特征,自动消除不相关的特征,使得每种应用类型都产生对应的特征签名集,并用这些不同的特征签名对未知的网络流进行分类.实验结果表明:本文提出的方法能够有效地提出每种应用类型的特征签名,并且所提出的特征签名具有明显的可区分性,该方法的分类准确率在93％以上,并且能很好的识别新出现的应用.

关键词：子空间聚类、网络流分类、特征签名

所属期刊栏目：20

分类号：TM391.1(电机)

资助基金：黑龙江省普通高等学校新世纪优秀人才培养计划1155-ncet-008;黑龙江省博士后科研启动基金;黑龙江省教育科学规划课题GBC1211062

在线出版日期：2015-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：63-68