【摘 要】
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为解决网络流量在线分类这一难题,本文提出一种基于K-means的网络流量在线识别方案。本文将网络流的特征分为统计特征和固定特征,对不同的特征赋予不同的权值,改进了K-means
【机 构】
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北京邮电大学信息安全中心; 中国人民公安大学网络安全保卫学院;
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为解决网络流量在线分类这一难题,本文提出一种基于K-means的网络流量在线识别方案。本文将网络流的特征分为统计特征和固定特征,对不同的特征赋予不同的权值,改进了K-means聚类时距离的计算算法和簇中心的生成算法。采用动态修正分类结果的方式进行在线识别,综合考虑识别准确性和处理速率,实时维护一个固定大小的已标记的样本堆,动态增删样本来不断调整优化分类结果。
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