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基于随机森林的流量多特征提取与分类研究
被引量：
10
1
作者
韦泽鲲
夏靖波
+2 位作者
张晓燕
付凯
申健
《传感器与微系统》
CSCD
2016年第12期55-59,共5页
网络流量的多样化和复杂化以及高实时性要求对流量识别技术带来了巨大挑战,而通过基于机器学习的网络流量分类中,流量统计特征选择能够快速准确对流量进行识别,具有重要的研究意义。随机森林(RF)作为近年较热门的灰盒算法,对当前的网络...
网络流量的多样化和复杂化以及高实时性要求对流量识别技术带来了巨大挑战,而通过基于机器学习的网络流量分类中,流量统计特征选择能够快速准确对流量进行识别,具有重要的研究意义。随机森林(RF)作为近年较热门的灰盒算法,对当前的网络流量具有较好的识别能力。通过随机森林的节点选择算法,对流量特征进行选择,并结合物理意义进行优化,进行多次特征提取。实验结果表明:提出的算法在识别模型构建上性能更加优越,耗费时间大大减小,同时准确度等指标得到提高。
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关键词
流量统计特征
随机森林
灰盒模型
特征
提取
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职称材料
面向移动App流量的多特征集合集成聚类方法研究与应用
被引量：
3
2
作者
吴志敏
刘珍
+1 位作者
王若愚
陈洁桐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期3101-3106,共6页
针对移动互联网流量识别问题,基于多项性能评估指标,分析K-均值和谱聚类算法在不同特征集合或不同识别目标流量数据集上的聚类性能,并提出基于多特征集合的集成聚类方法。比较分析实验表明,相同聚类方法在不同特征集合或不同识别目标数...
针对移动互联网流量识别问题,基于多项性能评估指标,分析K-均值和谱聚类算法在不同特征集合或不同识别目标流量数据集上的聚类性能,并提出基于多特征集合的集成聚类方法。比较分析实验表明,相同聚类方法在不同特征集合或不同识别目标数据集上性能有所不同,集成聚类方法能够有效提高利用单个特征集合聚类方法的性能。进一步将集成聚类方法应用于App关联分析,分析结果可为移动App的划分和用户行为分析提供客观依据。
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关键词
移动App
流量
流量统计特征
集成聚类
流量
识别
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职称材料
基于机器学习的SSH应用分类研究
被引量：
2
3
作者
孟姣
王丽宏
+1 位作者
熊刚
姚垚
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第S2期153-159,共7页
SSH作为一种加密通讯协议,不仅为远程登录等服务提供了安全保障,其隧道应用还可以封装一些其他未知应用,对网络安全产生了一定的潜在影响,因此需要准确识别出这些应用,并及时采取相应措施,维护网络安全.由于SSH协议的加密特性,通常采用...
SSH作为一种加密通讯协议,不仅为远程登录等服务提供了安全保障,其隧道应用还可以封装一些其他未知应用,对网络安全产生了一定的潜在影响,因此需要准确识别出这些应用,并及时采取相应措施,维护网络安全.由于SSH协议的加密特性,通常采用基于流量统计特征的方法对其进行识别,且多是采用有监督的机器学习方法.通过对无监督机器学习方法与有监督机器学习方法的对比,比较了C4.5,SVM,BayesNet,K-means,EM这5种机器学习方法对SSH应用的分类效果,证实了通过机器学习方法来识别SSH应用是可行的.实验结果显示无监督的K-means方法具有最好的分类效果,对SSH隧道中的HTTP应用的识别准确率最高,达到了99%以上.
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关键词
SSH隧道
流量统计特征
机器学习
流量
分类
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职称材料
题名
基于随机森林的流量多特征提取与分类研究
被引量：
10
1
作者
韦泽鲲
夏靖波
张晓燕
付凯
申健
机构
空军工程大学信息与导航学院
厦门大学嘉庚学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2016年第12期55-59,共5页
基金
陕西省科技计划基金资助重点项目(2012JZ8005)
航空科学基金资助项目(20141996018)
文摘
网络流量的多样化和复杂化以及高实时性要求对流量识别技术带来了巨大挑战,而通过基于机器学习的网络流量分类中,流量统计特征选择能够快速准确对流量进行识别,具有重要的研究意义。随机森林(RF)作为近年较热门的灰盒算法,对当前的网络流量具有较好的识别能力。通过随机森林的节点选择算法,对流量特征进行选择,并结合物理意义进行优化,进行多次特征提取。实验结果表明:提出的算法在识别模型构建上性能更加优越,耗费时间大大减小,同时准确度等指标得到提高。
关键词
流量统计特征
随机森林
灰盒模型
特征
提取
Keywords
traffic statistic feature
random forest（RF）
gray box model
feature extraction
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向移动App流量的多特征集合集成聚类方法研究与应用
被引量：
3
2
作者
吴志敏
刘珍
王若愚
陈洁桐
机构
广东药科大学医药信息工程学院
华南理工大学信息网络工程研究中心
广东省计算机网络重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期3101-3106,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61501128)
广东省自然科学基金资助项目(2017A030313345)
+2 种基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(201710573005)
广东药科大学创新强校工程项目
中央高校基本业务费资助项目(x2rj/D2174870)
文摘
针对移动互联网流量识别问题,基于多项性能评估指标,分析K-均值和谱聚类算法在不同特征集合或不同识别目标流量数据集上的聚类性能,并提出基于多特征集合的集成聚类方法。比较分析实验表明,相同聚类方法在不同特征集合或不同识别目标数据集上性能有所不同,集成聚类方法能够有效提高利用单个特征集合聚类方法的性能。进一步将集成聚类方法应用于App关联分析,分析结果可为移动App的划分和用户行为分析提供客观依据。
关键词
移动App
流量
流量统计特征
集成聚类
流量
识别
Keywords
mobile App traffic
traffic statistics features
ensemble clustering
traffic identification
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于机器学习的SSH应用分类研究
被引量：
2
3
作者
孟姣
王丽宏
熊刚
姚垚
机构
中国科学院计算技术研究所
中国科学院大学
国家计算机网络应急技术处理协调中心
中国科学院信息工程研究所
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第S2期153-159,共7页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2011AA010703)
国家自然科学基金项目(61070184)
中国科学院战略性先导科技专项基金项目(XDA06030200)
文摘
SSH作为一种加密通讯协议,不仅为远程登录等服务提供了安全保障,其隧道应用还可以封装一些其他未知应用,对网络安全产生了一定的潜在影响,因此需要准确识别出这些应用,并及时采取相应措施,维护网络安全.由于SSH协议的加密特性,通常采用基于流量统计特征的方法对其进行识别,且多是采用有监督的机器学习方法.通过对无监督机器学习方法与有监督机器学习方法的对比,比较了C4.5,SVM,BayesNet,K-means,EM这5种机器学习方法对SSH应用的分类效果,证实了通过机器学习方法来识别SSH应用是可行的.实验结果显示无监督的K-means方法具有最好的分类效果,对SSH隧道中的HTTP应用的识别准确率最高,达到了99%以上.
关键词
SSH隧道
流量统计特征
机器学习
流量
分类
Keywords
SSH tunnel
traffic statistical properties
machine learning
traffic classification
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林的流量多特征提取与分类研究
韦泽鲲
夏靖波
张晓燕
付凯
申健
《传感器与微系统》
CSCD
2016
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向移动App流量的多特征集合集成聚类方法研究与应用
吴志敏
刘珍
王若愚
陈洁桐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于机器学习的SSH应用分类研究
孟姣
王丽宏
熊刚
姚垚
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012
2
在线阅读
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职称材料
已选择
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引证文献
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