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1、網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)識(shí)別是互聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域的重要分支?;ヂ?lián)網(wǎng)流量的深入分析研究對(duì)于網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容和優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)安全、上層用戶(hù)行為分析等具有重要意義。
近年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)演進(jìn)和發(fā)展給流量分類(lèi)識(shí)別研究帶來(lái)新的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。一方面,由于應(yīng)用的復(fù)雜性,傳統(tǒng)的基于端口和基于載荷的流量分類(lèi)方法突顯出其局限性,迫切需要一種更有效、更準(zhǔn)確的流量分類(lèi)新方法。另一方面,原始的IPv4協(xié)議由于其先天不足將被新一代網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議IPv6所取代,也給流量分類(lèi)識(shí)別研究帶來(lái)
2、了新的挑戰(zhàn)。針對(duì)上述問(wèn)題,本文主要開(kāi)展以下研究工作:
①結(jié)合重慶大學(xué)校園網(wǎng)IPv4和IPv6網(wǎng)絡(luò)流量實(shí)際情況,本文完整的介紹了新興的基于網(wǎng)絡(luò)流統(tǒng)計(jì)特征的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)方法的分類(lèi)過(guò)程,并提出了目前IPv6網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)中所面臨的兩大難點(diǎn)問(wèn)題。
②針對(duì)IPv6網(wǎng)絡(luò)流量中應(yīng)用分布嚴(yán)重不平衡的問(wèn)題,提出一種多分類(lèi)器集成學(xué)習(xí)分類(lèi)方法。該方法在以往研究者使用單一機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分類(lèi)的基礎(chǔ)上,結(jié)合不同的單一機(jī)器學(xué)習(xí)算
3、法分類(lèi)器各自的特點(diǎn),使用傳統(tǒng)的基于多數(shù)投票法和一種新的基于實(shí)例選擇集成方法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:多分類(lèi)器集成分類(lèi)方法在算法準(zhǔn)確率和泛化性能上有所提升。
③針對(duì)IPv6網(wǎng)絡(luò)未知流量的識(shí)別問(wèn)題,提出一種改進(jìn)型DBSCAN聚類(lèi)流量分析方法。該方法在對(duì)基于密度的DBSCAN聚類(lèi)算法深入分析的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了該算法時(shí)間效率性上的不足,最后通過(guò)改進(jìn)型DBSCAN算法完成對(duì)校園網(wǎng)IPv6網(wǎng)絡(luò)流量真實(shí)數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:
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