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一种基于抽样数据流的高速网络流量分类方法

摘要

本发明公开了一种基于抽样数据流的高速网络流量分类方法,该方法首先对主干网中海量流量进行抽样,并设计了HASH桶数组结构快速地提取依序抽样所得流量的特征,其次,该方法提出了批量分类器,此批量分类器能够在合理的时间内和有限的内存中实现对未标记流量特征的批量聚类,完成流量特征数据的标记工作,最后,该方法使用有监督的机器学习方法训练批量聚类结果中已标记的特征数据,得到分类模型,该分类模型可用于分类后续达到的主干网流量。本发明可在合理的时间内和有限的内存中实现未标记的海量主干网流量的分类,可用于网络流量分析与网络管理。

著录项

  • 公开/公告号CN113794653A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202111302613.7

  • 发明设计人 吴桦;陈晰颖;程光;

    申请日2021-11-04

  • 分类号H04L12/851(20130101);G06N20/00(20190101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人杜静静

  • 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

  • 入库时间 2023-06-19 13:41:59

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