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文檔簡介
1、近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡的規(guī)模在持續(xù)的擴大,各種新型的網(wǎng)絡應用日漸增多,網(wǎng)絡組成也變得尤為復雜。網(wǎng)絡流量分類作為增強網(wǎng)絡可控性的基礎技術之一,對于網(wǎng)絡安全管理和網(wǎng)絡結構改善有著很大幫助。網(wǎng)絡流量分類技術的發(fā)展大致可以歸納為三個階段:第一階段是基于端口號匹配的識別方法,但隨著網(wǎng)絡應用的快速發(fā)展,該方法的分類效果逐漸下降;第二階段是基于有效載荷的分類方法,考慮到該方法資源消耗大等的弊端,研究者漸漸減少了對該種方法的使用。最終第三階
2、段基于機器學習的識別方法隨之發(fā)展起來。
本文引入極限學習機(Extreme Learning Machine,ELM)的方法來進行流量分類,極限學習機是一種只包含唯一隱含層的前向神經(jīng)網(wǎng)絡結構,傳統(tǒng)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡是基于梯度下降來實現(xiàn)的,因而在不斷的迭代過程中,自然而然的增加了學習的時間和功耗,而且還經(jīng)常會困于局部最優(yōu)之中。與之相比,ELM很大程度的減少了學習時間,提高了分類的準確性。為了解決算法過程中隨機產(chǎn)生的輸入層權值和隱
3、層節(jié)點偏置不是最優(yōu)解的缺點,采用核極限學習機(Kernel ELM,KELM)。同時考慮到網(wǎng)絡流量自身具有長相似性等的特點,引入小波函數(shù),利用小波函數(shù)的變換將這種不利于分類的特點進行分解,從而提高整體算法的分類準確率,最終構造出小波核極限學習機(WK-ELM)。
通過構造小波核極限學習機(WK-ELM)流量分類模型,并在公開數(shù)據(jù)集和本地采集的流量數(shù)據(jù)上進行實驗和分析,從實驗結果來看,本文所構造的分類方法在流量分類上取得了較高的
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