基于五元组加载荷特征的在线流量分类方法

• 作 者: 黄盛林 王恩海 何燕玲 王伟
• 机 构: 中国科学院计算机网络信息中心,北京100190;中国科学院大学,北京100049;北龙中网(北京)科技有限责任公司,北京100190中国科学院计算机网络信息中心,北京100190西南科技大学,四川绵阳
• 出 处: 第五届中国科学院超级计算机应用大会
• 发表日期: 2015年10期
• 关键词: 互联网 在线流量 分类方法 五元组 载荷特征提取

随着互联网的迅速发展，互联网用户规模和网络流量都日益增大。准确的流量分类是解决网络拥塞、网络安全监管、流量计费等研究的基础.为了解决在线混合流量(加密与非加密)一次性快速分类问题,结合传统特征提取和载荷特征提取的优点,提出五元组加载荷ASCII出现频次的特征提取,并以此提出一种在线流量快速分类方法.实验表明,在相同算法下,使用本文的特征提取比使用载荷特征提取,整体分类准确率提高了近4％;基于五元组加载荷特征提取、使用C4.5算法的在线流量快速分类方法是可行的.