›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (04): 947-951.
刘三民1,2, 孙知信1,3,4
LIU San-min1,2, SUN Zhi-xin1,3,4
摘要: 借鉴聚类思想引入基于支持向量数据描述(SVDD)的原理,建立P2P流量识别模型。该模型首先用主成分分析法(PCA)对训练集降维,然后用SVDD方法寻找包含大部分样本最小超球,保留各自支持向量样本点作为识别模型;然后计算测试样本距各球心距离,距离近者为其所属类别。该模型简单,适合P2P流量识别环境,克服了现有基于机器学习的流量识别方法在多类分类中模型复杂、数据不平衡等缺点。实验结果表明,该模型具有较高的分类精度和可靠性。
中图分类号:
[1] Zuev D, Moore A W. Traffic classification using a statistical approach//Proc of the PAM, LNCS 3431, Heidelberg:Springer-Verlag, 2005:321-324. [2] Moore A W, Zuev D. Internet traffic classification using Bayesian analysis techniques//Proc of the ACM SIGMETRICS International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems, 2005:50-60. [3] Tom Auld, Moore A W, Stephen F G. Bayesian neural networks for internet traffic classification[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2007, 18(1):223-239. [4] Erman J,Mahanti A,Arlitt M.Internet traffic identification using machine learning techniques//Proc of the 49th IEEE GLOBECOM, San Francisco, 2006. [5] Alice Este, Francesco Gringoli, Luca Salgarelli. Support vector machines for TCP traffic classification[J]. Computer Networks, 2009, 53:2476-2490. [6] 孙知信, 张玉峰. 基于多维支持向量机的P2P网络流量识别模型[J]. 吉林大学学报:工学版, 2010, 40(5):1298-1302. Sun Zhi-xin,Zhang Yu-feng.P2P network traffic identification model based on MSVM[J]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2010, 40(5):1298-1302. [7] Tax D, Duin R P. Support vector domain description[J]. Pattern Recognition Letters, 1999, 20:1191-1199. [8] Tax D, Duin R P. Support vector data description[J]. Machine Learning, 2004, 54(1):45-66. [9] Moore A W, Zuev D, Crogan M. Discriminators for use in flow-based classification, RR-05-13. London:Queen Mary University of London, 2005. |
[1] | 余宜诚, 胡亮, 迟令, 初剑峰. 一种改进的适用于多服务器架构的匿名认证协议[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1586-1592. |
[2] | 刘哲, 徐涛, 宋余庆, 徐春艳. 基于NSCT变换和相似信息鲁棒主成分分析模型的图像融合技术[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1614-1620. |
[3] | 张曼, 施树明. 典型汽车运行工况的状态转移特征分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1008-1015. |
[4] | 耿庆田, 于繁华, 王宇婷, 高琦坤. 基于特征融合的车型检测新算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 929-935. |
[5] | 董坚峰, 张玉峰, 戴志强. 改进的基于狄利克雷混合模型的推荐算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 596-604. |
[6] | 赵博, 秦贵和, 赵永哲, 杨文迪. 基于半陷门单向函数的公钥密码[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 259-267. |
[7] | 刘磊, 刘利娟, 吴新维, 张鹏. 基于ECPMR的编译器测试方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1262-1267. |
[8] | 董立岩, 王越群, 贺嘉楠, 孙铭会, 李永丽. 基于时间衰减的协同过滤推荐算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1268-1272. |
[9] | 于斌斌, 武欣雨, 初剑峰, 胡亮. 基于群密钥协商的无线传感器网络签名协议[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 924-929. |
[10] | 邓昌义, 郭锐锋, 张忆文, 王鸿亮. 基于平衡因子的动态偶发任务低功耗调度算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(2): 591-600. |
[11] | 魏晓辉, 刘智亮, 庄园, 李洪亮, 李翔. 支持大规模流数据在线处理的自适应检查点机制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(1): 199-207. |
[12] | 郝娉婷, 胡亮, 姜婧妍, 车喜龙. 基于多管理节点的乐观锁协议[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(1): 227-234. |
[13] | 苏畅, 付黎明, 魏君, 李硕, 黄蕾, 曹越. 基于感性工学和主成分分析的车身色彩设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(5): 1414-1419. |
[14] | 魏晓辉, 李翔, 李洪亮, 李聪, 庄园, 于洪梅. 支持大规模流数据处理的弹性在线MapReduce模型及拓扑协议[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(4): 1222-1231. |
[15] | 车翔玖, 梁森. 一种基于大顶堆的SPIHT改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(3): 865-869. |
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