子空间聚类算法在流量分类中的应用

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1、ADissertationSubmittedtoZhejiangUnivers’tyfortheDegofUnlVers1DegreeMasterofEngineering⑧TITLE：§坠鱼苎垒乜鱼金鱼里旦墨主皇!至垒g望§至旦g至Q!NetworkTraffiClasSificationAuthor：^bupervlSOr：Subject：College：SubmittedDate：2014．3．8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，除了文中特别加以标注和致谢的地方外

2、，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得迸望苤堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一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：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝望盘堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝鎏盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、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

3、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：年月日浙江大学硕士学位论文摘要在线识别网络流量的业务类型是互联网流量控制，网络资源管理等工作的基础。目前互联网中各种业务流量随着用户需求的快速增长而不断发生变化，包括业务特征值集合的变化，新的业务类型的出现等，而现有的流量分类器却无法及时，准确地识别出流量的新业务特征值集合和业务类型，从而使流量分类器呈现可靠性差，扩展性不足等缺陷。当前的流量分类器难以为网络资源的有效管理提供依据。本文的研究工作是设计一种离线数据分类方案来增强流量分类器来提高业务特征库更新效率，从而

4、提升分类器对网络环境变化的适应能力。文章首先对现有的在线流量分类方法进行了研究和分析，总结了当前流量分类器在识别流量业务类型时存在的不足；接着，提出了通过采用机器学习方法来提升DPI特征库的更新效率的方案，在方案中，我们设计了一种子空间聚类方法一FPCLIQUE算法。FPCLIQUE算法将用于对流量数据进行分类，目的是降低离线分类流量数据的人工参与程度，提升流量分类器识别新业务流量的效率。由于这项工作需要大量的样本测试数据，因此我们从校园网中心进行了包流量数据的采集，完成了业务流的重组工作，并从中提取了样本数据的基本特征。最后，

5、我们通过大量的数据测试，验证了FPCLIQUE算法得到的业务特征值集合在离线流量类别划分上的精确性，低误判率特性，良好的召回率，精细的业务分类等特性，这些特性能够有效地提高DPI特征库的更新效率，以及帮助我们实现进一步构建网络自适应能力强的DPI流量分类器。关键词：深度包检测，机器学习，流量分类，子空间聚类。浙江大学硕士学位论文AbstractOnlineNetworkTrafficClassificationiSabasictaskforNetworkTraniCControl，NetworkResourcesManageme

6、ntandAssigment．Currently,NetworkTrafficconstantlychangeswiththerapidgrowthofusers’demand，includingbusinessfeatures，emergenceofnewbusinesstypeandSOon．Existingclassifiersnowareunabletoidentifytrafficwithnewfeaturesquicklyandexactly,SOallnetworktrafficclassifiersarehard

7、toprovidesupportsfornetworkresourcesmanagementtasks．Inthispaper,wefocusondesigningalloffiineclassificationschemetoimproveefficiencyofupdatingfeaturelibarary，andmakenetworktrafficclassifieradapttOnetworkenvironmentalchanges．Firstly,westudyandanalyzeonlineclassificatio

8、nmethods，sumuptheirlacksofidentifyingexiaingtrafficbusinesstype．Secondly’MachineLearningmethodisimposedtoimproveefficiencyofupdatin