【摘 要】
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网络流特征分布会随着网络环境的变化而动态变化,产生概念漂移问题,造成基于流特征的机器学习网络流分类模型准确率下降。依据固定周期更新分类模型不但耗时且浪费大量资源,因此及时准确地检测到概念漂移从而更新分类模型至关重要。当前主要通过分类准确率下降来检测概念漂移,然而统计分类准确率需要标记样本,花费许多时间和资源。检测到概念漂移时,若仅在检测到的漂移样本上重新训练分类模型会遗失之前的知识;若把所有时期的
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网络流特征分布会随着网络环境的变化而动态变化,产生概念漂移问题,造成基于流特征的机器学习网络流分类模型准确率下降。依据固定周期更新分类模型不但耗时且浪费大量资源,因此及时准确地检测到概念漂移从而更新分类模型至关重要。当前主要通过分类准确率下降来检测概念漂移,然而统计分类准确率需要标记样本,花费许多时间和资源。检测到概念漂移时,若仅在检测到的漂移样本上重新训练分类模型会遗失之前的知识;若把所有时期的流量样本结合起来共同训练分类模型则会对模型的性能造成较大的影响。因此,如何有效地检测概念漂移并建立合理有效的网络流量分类模型具有重要的意义。针对以上问题,本文引入信息论和增量集成学习思想,提出了一种新的网络流概念漂移检测及分类方法,主要包括以下几点研究内容:（1）提出了基于JS散度的网络流概念漂移检测方法。该方法主动对网络流量中概念漂移进行检测,采用双层滑动窗口的方式跟踪概念漂移,根据流量特征分布的JS散度,记为JSD（Jensen-Shannon Divergence）来度量滑动窗口内数据分布的差异,从而对网络流中的漂移现象进行检测。该方法在检测漂移时无需使用样本的标签,实验结果表明,本文提出的基于JS散度的漂移检测方法可以准确地检测到网络流中的概念漂移,具有较低的误报率和漏报率。（2）提出了基于增量集成学习的网络流概念漂移分类方法。该方法引入集成学习的思想,首先训练若干个基分类器,依据各个基分类器的分类准确率赋予其对应权重,构建出加权集成流量分类模型,加权集成各个基分类器对待检测样本进行分类。使用本文提出的基于散度的漂移检测方法进行持续的漂移检测,当检测到概念漂移时,在漂移样本上重新训练新的分类器,然后根据分类器权值排序,保存性能较好的分类器并去除性能较差的分类器。该方法在概念漂移处采用权值比较的方式进行分类模型的更新,既保留了历史知识,又无需将所有时期的样本结合。实验结果表明,本文提出的基于增量集成学习的概念漂移分类方法拥有较好的分类性能。（3）基于以上方法设计并实现了能够展示网络流概念漂移检测及分类方法各项性能的原型系统。设计了原型系统的整体框架,从加权集成分类器构建、网络流概念漂移检测、分类器增量更新、用户界面展示等方面描述了原型系统的设计与实现。系统提供人性化的操作界面,使用者可以配置集成分类器各项参数、概念漂移检测各项参数等,同时还能将漂移检测结果、流量分类结果等存储成指定文件,用于后续分析,系统有着较强的实用性。
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