基于机器学习的分布式流量检测系统

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1、西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它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己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人签名：渣塞i鱼本人承担一切的法律责任。日期笪堕，主坐关于论文使

2、用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。(保密的论文在解密后遵守此规定)本人签名：导师签名：纽日期兰生r型摘要㈣㈣㈣㈣卿IY2380596随着移动互联网的不断发展，对网络资源优化分配和管理的需求

3、不断增高。由于不同类型的网络流量对网络性能有不同的影响，细粒度网络资源管理需要进行网络流量类型的检测和识别。流量检测技术作为细粒度网络优化和管理的基础，越来越受到学术界的工业界的关注。在流量检测领域，基于机器学习算法的流量检测技术由于其良好特性，成为了近年来流量检测领域的研究热点。本文设计并实现了基于机器学习的分布式流量检测系统。整个系统采用分布式架构，可以灵活地进行系统的扩展和部署。利用B／S架构实现整个系统的集中式管理，可以实现远程系统管理、结果查询和对检测结果的统计分析。系统采用支持向量机算法进

4、行流量检测和识别，基于网络流量的统计学特征对流量进行分类，在一定程度上克服了传统流量检测方法的缺点。本文还对所实现的分布式流量检测系统进行了功能测试、吞吐量测试和识别准确率测试。测试结果表明，本文所实现的分布式流量检测系统能够完成流量检测工作。在本文测试系统所使用的计算资源下，系统吞吐量理论最优值为2．8lGB／S左右。系统整体检测准确率为74．8％左右。关键词：流量检测机器学习分布式系统SVM分类算法ABSlRACTABSTRACTWiththedevelopmentofmobileintemet,

5、therequirementsofnetworkresourceman-agementandallocationareincreasing．Becausedifferentkindsofnetworktraffichaved·ifferentinfluencesonnetworkperformance，fine—grainednetworkresourcemanagementneedstodetectandclassifythenetworktraffic．Networktrafficdetectio

6、nhasdrawnmoreandmoreattentionbothinacademiaandindustry．Inthefieldofnetworktrafficdetection，machinelearningbasedapproachhasbecomearesearchhotpotbecauseofitscharacter-isties．Inthisthesis，wedesignandimplementadistributednetworkdetectionsystembasedonmachine

7、learning．Thesystemutilizesdistributedarchitecture，andcanbeallocatedandexpandedflexibly．BybuildingthemanagementsubsystembasedonB／Sarchitec’ture，userscanmanagethesystem，viewresultsa．ndanalyseresultsremotely．ThesystemappliesSupportVectorMachinealgorithmtod

8、etectandclassifynetworkflows．Thede-tectionisbasedonstatisticalcharacteristicsofflows．Thesystemovercomesthedisad·vantagesofconventionalflowdetectiontechniquestosomeextent．Weevaluatethesystembyfunctionaltest，throughputtestanddetect