基于半监督学习的网络流量分类

被引：7

作者：

佘锋

王小玲

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

来源：

计算机工程 | 2009年 / 35卷 / 12期

关键词：

网络流量分类; 半监督学习; 模糊C均值; 入侵检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

利用攻击在网络通信中独特的流特征,给出一个可以适应已知和未知攻击的半监督分类方法。在训练分类器中,提出使用加权采样技术得到训练流,同时采用顺序前向选择算法得到最佳的特征子集。使用KDDCUP1999性能评估数据,可以得到较高的流和字节分类准确度。

引用

收藏

页码：90 / 91+94 +94

页数：3

相关论文

共 2 条

[1]

Offline/realtime traffic classification using semi-supervised learning[J] . Jeffrey Erman,Anirban Mahanti,Martin Arlitt,Ira Cohen,Carey Williamson.Performance Evaluation . 2007 (9)

[2]

Identifying Elephant Flows Through Periodically Sampled Packets .2 Mori T,Uchida M,Kawahara R. IMC[C . 2004