首页> 中文期刊>计算机应用研究 >基于子图模式的网络流量分类方法研究

基于子图模式的网络流量分类方法研究

     

摘要

盲分类(blind classification,BLINC)方法提出利用不同网络应用在传输层子图连接模式的差异对网络流量进行分类,获得了良好的效果,该方法分类的准确度较高,但是完整度则相对较低.为了解决BLINC分类完整度较低的问题,借鉴BLINC的分类思想,提出了基于子图模式的流分类方法,该方法综合运用源节点子图模式、目的节点子图模式和端口分析技术.实验证明,在同样阈值的条件下该方法对同样一组Web、DNS、Mail、FTP、P2P流量数据进行分类,准确度与传统BLINC方法基本保持一致,但是完整度得到了明显的提高,具有很好的实用性.

著录项

  • 来源
    《计算机应用研究》|2014年第6期|1816-1819|共4页
  • 作者单位

    电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731;

    电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731;

    川庆钻探工程公司地球物理勘探公司,成都610213;

    电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731;

    电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP393.08;
  • 关键词

    流量分类; 盲分类; 匹配; 子图模式;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号