一种基于本体知识推理的并行网络流量分类方法

摘要

本发明为一种基于本体知识推理的并行网络流量分类方法，步骤为：Ⅰ、利用决策树算法训练已标记应用类型的网络流量训练样本集，建立网络流量的决策树分类模型，并将其转化成推理规则集；Ⅱ、采用Jena工具包将推理规则集构造成推理机，借助MapReduce并行计算框架，调用推理机进行并行知识推理，挖掘出网络流量本体中网络流量实例和网络应用类型的对应关系，对网络流量实例标记网络应用类型，完成网络流量分类。本发明引入并行处理技术MapReduce，以云计算为网络流量本体知识推理的存储和计算资源，对网络流量实例进行并行化分类，有效提高分类效率；结合机器学习和本体知识推理，构建推理规则集，直接针对网络流量本体中的流量实例进行有效分类。