基于复杂网络社团划分的网络流量分类

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1、万方数据第38卷第3期2011年3月计算机科学ComputerScienceV01．38No．3Mar2011基于复杂网络社团划分的网络流量分类蔡君1’2余顺争1(中山大学电子与通信工程系广州510275)1(f-东技术师范学院电子与信息学院广州510665)2摘要随着网络的高速发展以及各种应用的不断涌现，采用端口号映射或有效负载分析的方法进行流量分类与应用识别已难以满足应用的需求。以流为网络节点、流之间统计特征的相似度为边，构建流相关网络模型，利用New-inan快速社团划分算法(NFCD)时流相关网络模型进行社团划分，得到了流的聚类结果，实现了网络流量的分类

2、，并与先前的两种无监督的流量分类算法(K-Means，DBSZAN)进行了对比。实验结果显示，利用NFCD算法具有更高的准确率，并能产生更好的聚类效果，且不受输入参数影响。关键词流量分类，无监督聚类，社团划分，复杂网络中图法分类号TN919．26文献标识码AInternetTrafficClassificationBasedonDetectingCommunityStructureinComplexNetworkCAIJunl·2YUShun-zhen91(DepartmentofElectronicandCommunicationEngineering，Sun

3、Yat-SenUniversity，Guangzhou510275，China)1(SchoolofElectronicandInformation，GuangdongPolytechnicNormalUniversity。Guangzhou510665，China)2AbstractInrecentyears，Intemettrafficclassificationusingport-basedorpayload-basedmethodsisbecomingincrea-singlydifficultwithpeer-to-peer(P'2P)applicat

4、ionsusingdynamicportnumbers，masqueradingtechniques，andencryp-tiontOavoiddetection．Becausesupervisedclusteringalgorithmneedsaccuracyoftrainingsetsanditcannotclassifyunknownapplication，weintroducedcomplexnetwork’Scommunitydetectingalgorithm，anewunsupervisedclassifyal—gorithm．whichhaspr

5、eviouslyriotbeenusedfornetworktrafficclassification．Ⅵkevaluatedthisalgorithmandcom—pareditwiththepreviouslyusedunsupervisedK-meansandDBSCANalgorithm．usingempiricalInternettraces．Theexperimentresultsshowcomplexnetwork’Scommunitydetectingalgorithmworksverywellinaccuracyandproducesbette

6、rclusters。besides，complexnetwork’scommunitydetectingalgorithmneednotknowthenumberofthetrafficap-plicationbeforehand．KeywordsTraffiCclassification，Unsupervisedclustering，Communitydetectingalgorithm，Complexnetwork1引言网络流量分类(NetworkTrafficClassification)是指在基于TCP／IP协议的互联网(Internet)中，按照网络的

7、应用类型(如H1vrP，DNS，FTP，P2P等)将网络通信产生的双向TCP流和UDP流进行分类。它有助于网络研究人员和网络管理者进行容量规划、趋势分析、服务质量控制(QoS)管理以及安全检测。近年来，随着互联网技术的不断发展。网络应用的快速增长和变化给网络流量分类带来了一系列的挑战。很多新的网络服务(如P2P，在线游戏)采用动态端口、协议加密以及其他技术，使传统的基于LANA(Internetassignednumbel"8authority)定义的协议端口[1]和深层数据包探测技术(DPI，deeppacketinspection)的分类方法[2]已不能保证

8、进行正确的网络流量分类和