一种鲁棒网络流量分类及新类型发现算法

仇景明, 曲桦, 赵季红

西安交通大学 信息与通信工程学院, 西安 710049

收稿日期:2019-07-16发布日期:2020-04-28
通讯作者:曲桦(1961-),男,教授,研究生导师,E-mail:qh@mail.xjtu.endu.cn.E-mail:qh@mail.xjtu.endu.cn
作者简介:仇景明(1992-),男,硕士生.
基金资助:国家自然科学基金项目（61531013）

A Robust Network Traffic Classification and New Type Discovery Algorithm

QIU Jing-ming, QU Hua, ZHAO Ji-hong

School of Information and Communication Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China

Received:2019-07-16Published:2020-04-28

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种鲁棒网络流量分类及新类型的发现算法.网络流量一般为高维数据，且在网络流量收集过程中易受到网络波动或网络攻击的影响，为此，在堆栈自编码器的基础上，基于互相关熵理论提出了一种新的网络模型进行数据的特征提取，通过基于阈值的主动学习分类算法进行分类，达到识别新应用类型的目的.对比实验结果表明，所提算法中分类算法的准确度可达到91.08%，对新应用类型的识别度可达到98.8%.
中图分类号:
TN911.22

引用本文

仇景明, 曲桦, 赵季红. 一种鲁棒网络流量分类及新类型发现算法[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(2): 40-45.
QIU Jing-ming, QU Hua, ZHAO Ji-hong. A Robust Network Traffic Classification and New Type Discovery Algorithm[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(2): 40-45.





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