基于模糊K-Means的網(wǎng)絡(luò)流分類(lèi)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)已成為生活不可或缺的一部分。伴隨網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來(lái)的是，網(wǎng)絡(luò)安全、服務(wù)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)管理等一些列相關(guān)問(wèn)題日益突出。如果不能有效管理網(wǎng)絡(luò)流量，將對(duì)我們?nèi)粘Ｉa(chǎn)生活將會(huì)產(chǎn)生重大影響。網(wǎng)絡(luò)流量管理的基礎(chǔ)就是能有效對(duì)網(wǎng)絡(luò)流進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)，然而基于端口或基于負(fù)載的網(wǎng)絡(luò)流分類(lèi)方法的有效性已經(jīng)大大減弱，許多研究者開(kāi)始將目光轉(zhuǎn)向基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。因此，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流的模糊性特征，本文研究模糊聚類(lèi)算法在網(wǎng)絡(luò)流分類(lèi)中的應(yīng)

2、用和效果。
　　本文首先比較了基于端口、基于負(fù)載和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流識(shí)別方法。然后介紹了網(wǎng)絡(luò)流相關(guān)概念和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并分別指出了這三類(lèi)方法的優(yōu)勢(shì)、不足、使用場(chǎng)景。然后討論了網(wǎng)絡(luò)流流統(tǒng)計(jì)特征的選擇方法，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流分類(lèi)提出了一種改進(jìn)的模糊聚類(lèi)算法，并將其應(yīng)用到對(duì)網(wǎng)絡(luò)流的識(shí)別。最后實(shí)現(xiàn)了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)流的分類(lèi)系統(tǒng)。本文主要工作內(nèi)容如下:
　　(1)在選取網(wǎng)絡(luò)流特征集時(shí)，本文分別從人工經(jīng)驗(yàn)選擇和基于機(jī)器學(xué)習(xí)兩個(gè)方面考慮結(jié)合二者優(yōu)點(diǎn)尋找合適

3、的網(wǎng)絡(luò)流特征集，既盡可能多的考慮相關(guān)特征以提高分類(lèi)準(zhǔn)確度，同時(shí)又保持可接受的計(jì)算量。該方法先通過(guò)人工經(jīng)驗(yàn)考察不同特征組對(duì)網(wǎng)絡(luò)流分類(lèi)的影響，找出關(guān)鍵特征組，然后逐步細(xì)化出區(qū)分哪些特征對(duì)網(wǎng)絡(luò)流分類(lèi)具有相對(duì)較高的貢獻(xiàn)度，最后通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)篩選出的特征進(jìn)行分類(lèi)效果比較確定最終合適的網(wǎng)絡(luò)流特征集。
　　(2)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流特征所具有的模糊特性，本文提出改進(jìn)的模糊K-Means聚類(lèi)算法。該算法通過(guò)模糊權(quán)重來(lái)刻畫(huà)流特征與不同應(yīng)用協(xié)議的隸屬關(guān)系。