吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (2): 459-464.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201402029
夏靖波, 柏骏, 赵小欢, 吴吉祥
XIA Jing-bo, BAI Jun, ZHAO Xiao-huan, WU Ji-xiang
摘要：
在研究、分析分类结果预测概率及其对分类准确率影响的基础上，提出了一种新的基于相关向量机（RVM）的在线网络流量分类方法：首先，利用RVM对网络流量分类，输出分类结果预测概率；对于置疑区间[0.1，0.9]内的网络流，采用"端口号+深度数据包检测（DPI）"相结合的方法重新进行识别；对于预测概率处于[0，0.1]和[0.9，1]区间的分类结果则完全采纳。实验表明：该方法的整体分类准确率能达到98%左右，且实时性较好。
中图分类号:
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