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基于支持向量机的Internet流量分类研究

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准确的网络流量分类是众多网络研究工作的基础,也一直是网络测量领域的研究热点.近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题成为了该领域一个新兴的研究方向.在目前研究中应用较多的是朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)及其改进算法.这些方法具有实现简单、分类高效的特点.但该方法过分依赖于样本空间的分布,具有内在的不稳定性.因此,提出一种基于支持向量机(sulbport vector machine,SVM)的流量分类方法.该方法利用非线性变换和结构风险最小化(structural risk minimization,SRM)原则将流量分类问题转化为二次寻优问题,具有良好的分类准确率和稳定性.在理论分析的基础上,通过在实际网络流集合上与朴素贝叶斯算法的对比实验,可以看出使用支持向量机方法处理流量分类问题,具有以下3个优势:1)网络流属性不必满足条件独立假设,无须进行属性过滤;2)能够在先验知识相对不足的情况下,仍保持较高的分类准确率;3)不依赖于样本空间的分布,具有较好的分类稳定性.
Internet Traffic Classification Using Support Vector Machine

徐鹏、刘琼、林森

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中国科学院软件研究所,北京,100190

中国科学院研究生院,北京,100049

流量分类 网络测量 网络流 支持向量机 统计属性

国家重点基础研究发展规划(973计划)国家重点基础研究发展规划(973计划)

2007CB3071002007CB307106

2009

计算机研究与发展
中国科学院计算技术研究所 中国计算机学会

计算机研究与发展

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：2.649
ISSN：1000-1239
年,卷(期)：2009.46(3)
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