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基于机器学习的流量分类算法研究

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基于机器学习的流量分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第1章 绪论第14-32页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第14-15页
  1.2 网络流量分类技术的评价指标第15-16页
    1.2.1 检全率和误报率第15页
    1.2.2 流的准确性和字节准确性第15-16页
  1.3 研究现状分析第16-28页
    1.3.1 端口分类技术第16-17页
    1.3.2 深层数据包检测技术第17-19页
    1.3.3 基于机器学习的流量分类技术第19-26页
    1.3.4 基于网络行为特征的流量分类技术第26-28页
  1.4 本文的主要研究内容和组织结构第28-32页
    1.4.1 本文的主要研究内容第28-29页
    1.4.2 组织结构第29-32页
第2章 面向不平衡协议流的在线流量分类算法第32-54页
  2.1 引言第32页
  2.2 相关工作第32-33页
  2.3 流量分类算法的理论分析第33-35页
    2.3.1 NBK分类算法第33-34页
    2.3.2 C4.5 决策树分类算法第34-35页
    2.3.3 SVM分类算法第35页
  2.4 协议分布的不平衡性对分类算法的影响第35-47页
    2.4.1 数据集第35-36页
    2.4.2 流量标注第36-38页
    2.4.3 确定TCP双向流观察窗口的大小第38-41页
    2.4.4 特征选择第41-42页
    2.4.5 三种分类算法的比较第42-47页
  2.5 基于改进的BAGGING集成学习流量分类算法第47-52页
    2.5.1 改进的Bagging流量分类算法第47-49页
    2.5.2 流准确性分析第49-50页
    2.5.3 检全率与误报率分析第50-51页
    2.5.4 字节准确性分析第51-52页
    2.5.5 训练时间和测试时间第52页
  2.6 本章小结第52-54页
第3章 面向不平衡协议流分类的特征选择算法第54-84页
  3.1 引言第54页
  3.2 相关工作第54-55页
  3.3 特征选择度量及算法第55-62页
    3.3.1 特征选择度量第56-58页
    3.3.2 特征选择算法第58-62页
  3.4 评估方法第62-64页
    3.4.1 分类对象第62页
    3.4.2 数据集第62-64页
  3.5 实验结果第64-83页
    3.5.1 在Cambridge数据集上比较WSU_AUC和SU_ACC算法第65-75页
    3.5.2 在Cambridge数据集上比较分类时间第75-76页
    3.5.3 在Cambridge数据集上比较特征选择时间第76-78页
    3.5.4 基于WSU_AUC算法的在线流量分类第78-83页
  3.6 本章小结第83-84页
第4章 基于集成聚类的流量分类架构第84-98页
  4.1 引言第84页
  4.2 相关工作第84-85页
    4.2.1 基于聚类算法的流量分类第84-85页
    4.2.2 多分类器结合模型第85页
  4.3 基于集成聚类的流量分类架构第85-91页
    4.3.1 建立基分类器第86-88页
    4.3.2 建立决策器第88-90页
    4.3.3 TCFEC在线分类算法第90-91页
  4.4 评估方法第91页
  4.5 实验结果第91-97页
    4.5.1 TCP单向流观察窗口大小第91-92页
    4.5.2 TCFEC与每个基分类器的比较第92-94页
    4.5.3 TCFEC与SVM算法的比较第94-97页
  4.6 本章小结第97-98页
第5章 面向轻量级深度包检测的负载特征提取算法第98-114页
  5.1 引言第98-99页
  5.2 相关工作第99-100页
    5.2.1 DPI技术第99页
    5.2.2 负载特征提取技术第99-100页
  5.3 负载特征的自动提取第100-107页
    5.3.1 纯净的数据包采集第100页
    5.3.2 跟踪TCP流和UDP流第100-101页
    5.3.3 字节特征的自动提取算法第101-105页
    5.3.4 位特征生成算法第105-107页
    5.3.5 基于字节特征与位特征的流量分类第107页
  5.4 评估方法第107-108页
    5.4.1 分类对象第107-108页
    5.4.2 测试数据集与流量标注第108页
  5.5 实验结果第108-113页
    5.5.1 TCP流分类第108-111页
    5.5.2 UDP流分类第111-113页
    5.5.3 分类时间的比较第113页
  5.6 本章小结第113-114页
结论第114-116页
参考文献第116-126页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第126-128页
致谢第128-129页
个人简历第129页

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