基于SVM和聚类的Internet流识别方法

摘要

利用支持向量机与聚类结合的方法,通过训练具有不同的特点几类应用对网络流量进行分类,这些应用是从校园网的骨干网中抓获的.鉴别选择算法的设计是用来获取用以进行分类的最佳组合特征.基于无偏向性的训练和测试样本,优化方法拥有比较高的准确性.所有的特征参数从实时捕获的数据包包头中计算出来的,显示出实时网络流量的高精度分类是可以实现的.实验结果表明该方法是有效的.