基于监督学习算法的网络流量应用类型分类研究

作者：邹洁; 朱国胜; 曹扬晨

来源：长江信息通信, 2021, 34(01): 40-43.

• 网络流量
• 应用类型分类
• 监督学习

由于网络流量表现出突发和自相似等动态特性,使得网络应用很难进行准确分类,通过对网络应用类型进行分类可以对影响网络资源分布的新应用进行归类,在一定程度上规避了新应用识别的局限性。通过使用朴素贝叶斯、支持向量机和C4.5决策树三种监督学习算法从细粒度层上对四种网络流量应用类型进行分类对比,实验表明,使用C4.5决策树算法构建的分类器效果最好,精度达到了85.2%。