一种基于主题模型的动态自更新网络流量分类方法

摘要

本发明公开了基于主题模型的动态自更新网络流量分类方法，包括：初始时刻，利用事先标记好协议类别的数据包集作为初始化数据集，对分类模型进行初始化，以获得时刻1的分类模型；数据包分类：在t时刻，利用时刻t的分类模型对此时收到的待分类数据包进行分类，并输出此时的待分类数据包的协议类别及协议分布信息；分类模型训练更新：利用t时刻输出的已知协议类别的数据包构成训练集，利用t、t‑1、…、t‑(L‑1)共L个历史时刻输出的历史协议分布信息作为主题先验分布，训练时刻t+1的分类模型；t＝1,2,3,...，L＝1,2,...,δ。本发明解决效率低、未考虑未知类型流量而影响分类模型准确率、未充分考虑网络流量动态性而使分类准确率降低等问题。