基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量分類系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量分類系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文(專業(yè)學(xué)位)學(xué)生姓名：梅國薇指導(dǎo)教師：李雙慶副教授學(xué)位類別：工程碩士（計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域）重慶大學(xué)計算機(jī)學(xué)院二O一七年四月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要近年來，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人類社會生活的重要組成部分。網(wǎng)絡(luò)流量管理對于保障互聯(lián)網(wǎng)的正常運(yùn)行，滿足各種不同服務(wù)質(zhì)量的要求具有至關(guān)重要的作用。網(wǎng)絡(luò)流量識別與分類是網(wǎng)絡(luò)流量管理的核心技術(shù)。成功地識別和分類網(wǎng)絡(luò)流量能夠為進(jìn)一步進(jìn)行流量控制、

2、監(jiān)測、統(tǒng)計以及服務(wù)質(zhì)量保證等網(wǎng)絡(luò)管理操作提供前期的技術(shù)保證。網(wǎng)絡(luò)流量識別可以采用多種技術(shù)手段，包括基于端口、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用特征簽名、網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計特征等的流量識別技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種利用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出模型，再利用模型預(yù)測目標(biāo)數(shù)據(jù)屬性的方法。論文將機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些經(jīng)典算法應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)流量分類領(lǐng)域，進(jìn)而比較各種算法的分類效果，為實際工程應(yīng)用提供必要的參考。論文主要完成工作如下：①研究了幾種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法。分析了算法的原理和各自的特點(diǎn)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)流

3、量的數(shù)據(jù)特性來得到它們在網(wǎng)絡(luò)流量識別與分類中的應(yīng)用結(jié)合點(diǎn)。②提出了一種針對在線網(wǎng)絡(luò)流量分類的數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型根據(jù)屬性的信息增益率排名以及實驗驗證結(jié)果選擇流量特征屬性。對基于此數(shù)據(jù)模型建立的分類模型進(jìn)行評估，驗證該數(shù)據(jù)模型對縮短流量特征處理時間，簡化分類模型結(jié)構(gòu)的有效性。③分析比較了3種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)流量分類模型的性能。首先，基于不同的抽樣策略對樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣獲取訓(xùn)練集，分別使用樸素貝葉斯、支持向量機(jī)和C4.5決策樹3種

4、機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建流量分類模型，并在測試集上對這3種分類模型進(jìn)行驗證。然后根據(jù)模型的分類準(zhǔn)確率，召回率以及訓(xùn)練和驗證的時間消耗等性能指標(biāo)評估各分類模型在處理在線網(wǎng)絡(luò)流量分類問題時的性能表現(xiàn)。④設(shè)計并開發(fā)了一個基于機(jī)器學(xué)習(xí)的在線網(wǎng)絡(luò)流量分類原型系統(tǒng)。該原型系統(tǒng)采用BS模式，選擇分類效果較優(yōu)的流量分類模型作為分類模塊，可以對10種應(yīng)用類別的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行在線識別與分類，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，可視化圖表展示分類的統(tǒng)計結(jié)果以及根據(jù)屬性條件篩選查詢特定