基于混合模式的網(wǎng)絡(luò)流量分類優(yōu)化.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)流量分類是指將混合有各種應(yīng)用的流量按應(yīng)用協(xié)議來進(jìn)行分類,即鑒別網(wǎng)絡(luò)報(bào)文分組的應(yīng)用類別的過程。網(wǎng)絡(luò)流量分類技術(shù)除了能夠?yàn)檫\(yùn)營商提供更好的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)以外,還能有效地進(jìn)行監(jiān)督和管理網(wǎng)絡(luò)。因此,網(wǎng)絡(luò)流量分類在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)帶寬、提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、對特定的應(yīng)用進(jìn)行計(jì)費(fèi)、對惡意流量進(jìn)行監(jiān)測以及確保網(wǎng)絡(luò)安全等方面有著極其重要的意義。
　　流量分類的過程主要包括兩個(gè)步驟:首先是選擇適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)流屬性集,作為分類器所用數(shù)據(jù)集;其次,選擇適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)方法對網(wǎng)

2、絡(luò)流量進(jìn)行分類。因而選擇普適性的特征集和合適的學(xué)習(xí)方法對于流量分類的結(jié)果至關(guān)重要。目前,現(xiàn)有的特征選擇技術(shù)使得特征集過度依賴于樣本空間,對于不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的普適性較低,而當(dāng)前研究較多的學(xué)習(xí)方法是機(jī)器學(xué)習(xí)方法,但其計(jì)算效率較低,難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分類。
　　因此,本文針對上述問題,基于混合模式對網(wǎng)絡(luò)流量分類方法進(jìn)行了優(yōu)化。研究工作主要包括三個(gè)方面:第一,本文從量綱分析法的角度對流統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行了規(guī)約化,并推導(dǎo)出一組普適性流量特征集;第二,由于

3、深度數(shù)據(jù)包檢測技術(shù)相對于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法來說更為準(zhǔn)確、高效、移植性好,是目前商用流量分類系統(tǒng)的主要技術(shù)選擇,但無法適用于加密流量,而機(jī)器學(xué)習(xí)方法能解決這個(gè)問題。因此,本文采用的學(xué)習(xí)方法是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度數(shù)據(jù)包檢測技術(shù)的混合技術(shù)(即混合模式);第三,構(gòu)建了一個(gè)分布式平臺。通過該平臺利用混合方法對流量進(jìn)行檢測和分類處理,利用多個(gè)集群系統(tǒng)進(jìn)行并行處理、監(jiān)督和調(diào)度,以達(dá)到平攤資源、避免系統(tǒng)資源崩潰的效果,并且對負(fù)載均衡算法進(jìn)行了改進(jìn),從而實(shí)現(xiàn)了資源的