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基于最短划分距离的网络流量决策树分类方法

         

摘要

对不同类别的应用数据流,根据其在最初若干分组中进行握手和参数协商的差异性,通过通信模式、载荷长度以及信息熵等特征,采用基于最短划分距离的方法构建决策树模型,对其进行流量分类。经过在4个不同类型的真实网络数据集上的离线分类实验,以及在校园网环境中的在线流量分类实验。结果表明该模型对8种常见协议的网络流量,分析其前4到6个分组的特征,能够在分类准确性和系统开销上取得较好的效果。与其他机器学习算法相比,该模型构建的决策树规模较小,分类时间较短,适合于实时流量分类问题。

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