基于行为特征学习的互联网流量分类方法

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摘要：基于连接图的互联网流量分类方法能反映主机间的通信行为,具有较高的分类稳定性,但是经验式总结的启发式规则有限,难以获得高分类准确率。研究分析了主机间通信行为模式和BOF方法,从具有相同{目的IP地址,目的端口号,传输层协议}网络流量中,提取主机间连接相关的行为统计特征（HCBF）,采用C4.5决策树算法学习基于行为特征的分类规则,其无需人工建立启发式规则。在传统互联网和移动互联网流量数据集上,从基本分类性能和分类稳定性方面,与现有的特征集进行比较分析,实验结果表明,HCBF特征集合的类间区分能力和稳定性较高。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90580X/201606/669196666.html

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