未知协议感知的网络流量分类方法

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1、分类号：ＴＰ３９３．０８单位代码；１０３３５２１３２２９７密级：１：公开学号？＊巧八‘，式＂ＶＶ、＊＇■一，？＇—－Ｖ产—．硕：ｔ学位论文＇Ｋ＇咬、．、；；ｒ．成术作＇編麵；：．＂．容秦？知：论文题目未知访议感知的网络流量分类方法、＇＊＾＊－－＆？，一作者姓名阳水桥＇－＿指导教师隆王．、Ｘ．邱劲松，＊、？１＇■－学科■（专业）计算机应用技术与技术学院：．．所在学院计算机科学；—－…．？■■－－…＇一－－＇＇．．３１０日．提交

2、日期２０１６年月二’－又＾＂．．．－’■？来Ｎ．气ｆ＞＼Ｖ，．．：－－心＇－＇＇－争ＶＶ．＇＇＾＇’．听．．－＾．．＊打．／—．．．二斯Ｖ義．谱蟲卖、、一＇．、＂．？Ｖ’．，—、参若章；Ｖ分类号：ＴＰ３９３０８：１０３３５．单位代码密级：公开学号：２１３２１２９７硕：ｔ学位论文喔＞论文题目表知协议感知的网络流量分类方法作者姓名阳水桥指导教师隆王邱劲松学科（专业）计算机应用技术所在学院计算机科学与技术学院提交日期２０１６年３月１０日ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏ

3、ｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＺｈｅｉａｎｊｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ戀ＴＩＴＬＥ：ＵｎｋｎｏｗｎｐｒｏｔｏｃｏｌａｗａｒｅｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｆｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄＡｕｔｈｏｒ：ＳｈｕｉｑｉａｏＹａｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｉｎｇＣｈｅｎｎｓｏｎｇＱｕ．ＴｉｉＳｕｂｅｃｔ：ＣｏｍｐｕｔｅｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｊＣｏｌｌｅｇｅ：ＣｏｍｐｕｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙＳｕｂｍｉｔｔ

4、ｅｄＤａｔｅ：２０１６／０３／１０独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月、日＾乂＾（学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和

5、借阅。本人授权浙江大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。＾（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名签字日期年月日签字日期年月、日＾＾＾＇学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编浙江大学硕±学位论文摘要摘要一网络流量分类是指按照定的规则识别应用层的网络协议。由于传统的端口和特征匹配的方法的效率和准确率都不够理想，很多学者将机器学习应用到网络流量分类领域一，基于统计的网络分类方法通过提取系列网络包级别Ｗ及网络流级别的统计参数

6、，并将其作为分类算法的训练数据来得到能够区分不同网络协议的分类器。过往的研巧假定训练数据中包含了所有的网络协议的网络数据，而现实情况是新型的协议不停的出现，如果忽略这些协议的网络数据流则会影响精度）。本文提出的未知协议感知（ｕｐａ的网络流量分类算法着重解决如何分类新型的未知协议的网络流。本文的主要工作有：Ｋ－ＭｅａｎＫ－１．在未知协议网络流数据的提取方法上，本文基于ｓ提出了受限ＭｅａｎＫ－Ｍｅａｎｓ聚类方法，ｓ是基于训练样本空间距离的聚类方法，而对于网络流数据的分类，本文采用巧地址和端口号进行辅助聚类，从而更加准确的分类不同类别的网络流数据。２．在网络流

7、的分类策略上，本文采用二元分类器与多元分类器相结合的方一一法提高分类的准确度，对于每种类别的网络协议，本文都为其训练个二元分类器，当某条测试数据被多个二元分类器识别时，再使用多元分类器进行判断。实验表明，叩ａ取得了７３％的分类准确度，而Ｗ往学者提出的半监督分类方一法（ｓｅｍｉ）和元支持向量机（ｏｓｖｍ）分类方法在处理不包含未知协议数据时取得的总分类准确度分别为９６％、９７