Wrapper方法是一种基于搜索算法的特征选择方法。它通过构建一个特征子集的搜索空间,并使用一个分类器作为评估准则,在搜索过程中选择最佳的特征子集。这种方法可以考虑特征之间的相互作用和依赖关系,更准确地选择与分类任务相关的特征。 在实际应用中,网络流量分类算法通常结合多种特征选择技巧来提高分类的准确性和效率。特...
网络流量分类算法比较研究
在实时网络流量分类方面,Bernaille等人[17]利用TCP流量前五个数据包特征信息,使用不同的机器学习算法得到的整体分类准确率都在90%以上。此外,文献[18]表明利用网络流量的前几个数据包特征能够用于机器学习实时流量分类。在各种机器学习算法对流量的分类准确率方面,Williams等人将朴素贝叶斯、最近邻、决策树和支持向量机等...
通 过实验对比结果表明，该算法显著降低训练时间和模型大小，具有良好的网络流量分类效果。关键词：网络流量分类；深度学习；残差SE 模块；残差短连接 中图分类号:TP 183 文献标志码：A 文章编号：1673-5692(2021 )03-2974)7 Vol. 16 No. 3 Mar. 2021 Lightweight Algorithm for Network Traffic Classification ...
网络流量分类算法通常分为有监督学习和无监督学习两种方式。有监督学习需要大量已知类别的流量样本作为训练集,通过构建分类模型对未知流量进行预测。而无监督学习则是在无标签数据的情况下,通过数据分布等特征进行分类。然而,由于训练样本的获取和标记成本较高,有监督学习的分类模型可能会导致过拟合与泛化性能差的问题。相...
基于机器学习的网络流量分类方法能够自动地从大量数据中学习到模式和规律,从而提高分类的准确性和效率。 二、随机森林算法简介 随机森林是一种集成学习算法,它通过集成多个决策树构建强大的分类器。在随机森林中,每棵决策树相互独立地学习训练数据的一个子集,并通过投票的方式确定最终的分类结果。随机森林具有良好的泛化...
行为模式识别与分类算法作为网络流量分析中的一项重要技术,具有重要的实际应用价值。 行为模式识别与分类算法是通过对网络流量中的行为模式进行分析和分类,来判断这些行为模式是否属于正常的网络流量,还是潜在的网络攻击行为。它可以帮助网络管理员及时发现网络攻击行为,并采取相应的应对措施。 在网络流量分析中,行为模式识别...
前不需要人工分析做向导 ,自动对数据进行分类 , 实现了对新流量的自动识别 。 1 SOM 算法 Ko ho nen 的 SOM 算法是一个无人监督功能 强大的竞争型神经网络算法 , 通过对生物神经元 的模拟 ,实现网络的自组织特性 。它能够将任意 维数的输入数据以拓扑有序的方式变换到一维或 二维的离散空间上 [ 8 ] 。
目前主要集中在基于机器学习技术的流量分类模型进行研究.本文对各种基于机器学习算法的流量分类的比较,如贝叶斯网络(Bayes Net),朴素贝叶斯(Naive Bayes),基于RBF的SVM流量分类和基于遗传算法的SVM(GaSVM)流量分类等.这些算法分别使用了全特征选择和优化后的特征集合,实验结果表明基于遗传算法的SVM流量分类精度较高,并在...