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基于行为的网络流分类技术研究
近年来,随着互联网的快速发展,网络流量急剧增长,网络应用呈现出多样化、复杂化的特点。互联网在给人们的生活提供大量的便利同时,也增加了网络管理的难度,带来了巨大网络安全隐患。
因此如何准确、快速地对网络流量进行分类,对于网络管理、网络安全监测、网络规划、网络内容监督起着至关重要的作用。传统的网络流分类技术主要基于端口号和深度报文检测。
由于越来越多的网络应用采用动态端口号以及加密技术来规避检测,这些传统网络流分类方法已经难以应对日益复杂多变的互联网。为了更加有效地实现网络流分类,近些年来学术界提出了基于机器学习和基于主机行为特征的网络流分类方法。
这些方法分别采用网络流和网络主机的行为实现网络流分类,都可以看作是基于行为的网络流分类。由于这些方法能克服基于端口号和深度报文检测方法的缺陷,因此受到了学术界和工业界的广泛关注,成为当前的研究热点。
本文对基于行为的网络流分类方法进行深入研究,以实现更加准确、快速和健壮的网络流分类。本文详细研究了基于主机级别和流级别特征的流量识别方法、乱序网络流分类、基于协同训练的实时网络流分类以及基于集成学习的网络流分类。
本文 ...

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关键词：分类技术 网络流 网络应用 网络安全 网络管理