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基于行为知识空间的多分类器网络流量分类方法

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为了提高网络流量的分类精度,提出一种面向关注应用的多分类器网络流量分类方法.该方法中基分类器是为每个关注的应用而构建的独立分类器,利用行为知识空间对基分类器的输出进行组合并导出最终判定.实验结果表明,该方法能降低多分类器系统构建的复杂性,且分类精度优于单分类器方法.
A new kind of network traffic classification method based on multiple classifier
In order to improve the classification precision,this paper puts forward a kind of applicationoriented multiple classifier method to classify network traffic.The basic classifier by this method is dedicated to a kind of application which uses the behavior knowledge space on the output of the basic classifier combination and exports final judgement.Compared with the existing method of multiple classifiers,this method reduces the complexity of constructing multiple classifier systems.The experimental results show that compared with single classifier methods,this method improves the classification precision.

network traffic classificationmultiple classifiersbehavior knowledge space

王江、孙美凤、张炜、何萍

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扬州大学信息中心,江苏扬州225127

扬州大学信息工程学院,江苏扬州225127

网络流量分类 多分类器 行为知识空间

国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省自然科学基金

61402395BK20140492BK20151314

2016

扬州大学学报(自然科学版)
扬州大学

扬州大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子:0.473
ISSN:1007-824X
年,卷(期):2016.19(4)
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