基于谱聚类的网络流量分类识别算法

• 作 者: 周文刚 陈雷霆 董仕
• 机 构: 电子科技大学计算机科学与工程学院,UniversityofCalifornia,东南大学计算机科学与工程学院
• 出 处: 电子测量与仪器学报
• 发表日期: 2013年12期
• 关键词: 网络流量 谱聚类 分类识别 聚类分析 network traffic spectral clustering traffic classification cl

网络流量分类识别是网络管理与网络安全的基础，但由于动态端口技术，加密传输方式及数据隐私等因素，现有的基于网络端口映射和有效载荷分析的方法在应用中，其准确性和效率都受到了制约。为此，引入谱聚类方法，将网络流量分类识别问题通过聚类思想转化为一个无向图的多路划分问题，并使用图论的思想来解决原问题。实验结果表明该方法具有良好的网络流量分类识别效果，精确度较高，在互联网流量分类中有良好的应用前景。