基于多层分类器的移动应用流量识别方法

摘要

本发明属于网络流量分析领域，针对现有移动应用流量识别方法不能检测和处理背景流量的问题，提供一种基于多层分类器的移动应用流量识别方法，技术方案如下：第一步，提取流量训练集的特征，得到流量样本的特征表示；第二步，训练第一层分类器，将待检测样本初步检测为目标流量或背景流量；第三步，训练第二层分类器，对目标流量进行细粒度识别；第四步，训练第三层分类器；第五步，使用训练好的多层分类器对待检测样本进行移动应用流量识别。本发明充分考虑了真实网络中的流量分布情况，在不具备完备的背景流量数据集的情况下，通过逐层学习目标流量样本特征，从而使分类器在识别目标流量的同时也能排除背景流量，降低分类器的伪正数。