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基于机器学习的网络应用识别研究
  • 期刊名称:计算机科学
  • 时间:0
  • 页码:19-23
  • 语言:中文
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]中山大学电子与通信工程系,广州510275
  • 相关基金:本文受国家自然科学基金-广东联合基金重点项目(U0735002),国家高技术研究发展计划(863)(2007AA01Z449)资助.
  • 相关项目:下一代互联网(IPv6)应用核心技术分类控制方法研究
中文摘要:

近年来,网络应用识别在学术和应用领域备受关注和快速发展,已形成一个相对独立的研究领域。基于机器学习的识别方法更是成为研究热点,并且取得一系列初步成果。研究了这方面的相关问题,分别从识别粒度、特征选择及识别算法等方面进行介绍、归纳,并对典型方法进行重点分析,最后指出了存在的问题及未来研究方向。

英文摘要:

In recent years, identifying and categorizing network traffic by application type attracts great interests both in the fields of academic and application, and has already become a relatively independent research realm. Furthermore, the application identification approaches based on Machine learning have been hotspots and have been obtained promising preliminary results. This paper surveyed the current machine learning algorithms about application classification, respec tively from fine-grained identification, feature selection, and recognition steps and so on. It focused on the analysis of typical methods and suggested some future research directions.

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