基于混合模式的网络流量分类优化

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1、硕士专业学位论文论文题目基于混合模式的网络流量分类优化研究生姓名刘玲朱艳琴指导教师姓名专业名称研究方向论文提交日期计算机技术网络流量管理与测量2014年4月 苏州大学学位论文独创性声明及使用授权声明学位论文独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。研究生签名：日期：学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学

2、关于收集、保存和使用学位论文的规定，即：学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所（含电子出版社）、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文，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。经校保密办审核批准，本学位论文属保密论文，在年解密后适用本规定。论文作者签名：导师签名：日期：日期：I 基于混合模式的网络流量分类优化中文摘要基于混合模式的网络流量分类优化中文摘要网

3、络流量分类是指将混合有各种应用的流量按应用协议来进行分类，即鉴别网络报文分组的应用类别的过程。网络流量分类技术除了能够为运营商提供更好的网络服务以外，还能有效地进行监督和管理网络。因此，网络流量分类在优化网络带宽、提高网络服务质量、对特定的应用进行计费、对恶意流量进行监测以及确保网络安全等方面有着极其重要的意义。流量分类的过程主要包括两个步骤：首先是选择适当的网络流属性集，作为分类器所用数据集；其次，选择适当的学习方法对网络流量进行分类。因而选择普适性的特征集和合适的学习方法对于流量分类的结果至关重要。目前，现有的特征选择技术使得特征集过度依赖于样本空间，对于不同网络环境的普适性较

4、低，而当前研究较多的学习方法是机器学习方法，但其计算效率较低，难以实现实时分类。因此，本文针对上述问题，基于混合模式对网络流量分类方法进行了优化。研究工作主要包括三个方面：第一，本文从量纲分析法的角度对流统计特征进行了规约化，并推导出一组普适性流量特征集；第二，由于深度数据包检测技术相对于统计学习方法来说更为准确、高效、移植性好，是目前商用流量分类系统的主要技术选择，但无法适用于加密流量，而机器学习方法能解决这个问题。因此，本文采用的学习方法是机器学习和深度数据包检测技术的混合技术（即混合模式）；第三，构建了一个分布式平台。通过该平台利用混合方法对流量进行检测和分类处理，利用多个集

5、群系统进行并行处理、监督和调度，以达到平摊资源、避免系统资源崩溃的效果，并且对负载均衡算法进行了改进，从而实现了资源的综合利用，提高了优化效率。实验结果表明，在高带宽骨干网现网复杂流量类别中，本文推导出的规约化方法具有一定的普适性，用于分类的时间较短，效率更高。同时本文在该局域网环境下，利用规约化的数据集进行基于混合模式的分类实验，并分别与以往的这种混合技术以及单一的深度数据包检测技术进行对比，结果表明基于混合模式的网络流量分类平台规模较小，分类速度相对更快，从而进一步说明了系统优化的效果。关键词：流量分类，混合模式，量纲规约，普适特征，分布式作者：刘玲指导老师：朱艳琴I Aopt

6、imizationNetworkTrafficBasedonamixed-modeClassificaionMethodAbstractAOptimizationofNetworkTrafficBasedonamixed-modeClassificationMethodAbstractThenetworktrafficclassificationrefersthatavarietyofmixedapplicationtrafficareclassifiedaccuratelyaccordingtotheapplicationprotocol,namelytheprocessofid

7、entificationandclassificationtheapplicationnetworkpacket.Networktrafficclassificationtechnologyasanenhancementofthecontrollabilityoftheunderlyingtechnologynetwork,notonlycanhelpnetworkoperatorstoprovidebetterqualityofservice,butalsohelp