【摘 要】
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In recent years,traffic classification algorithms have been greatly improved in its classification accuracy and classification speed.However,forthe lack of public available network traffic datasets as
【机 构】
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College of Computer Science, Inner Mongolia University, Hohhot, P.R.C,010021
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In recent years,traffic classification algorithms have been greatly improved in its classification accuracy and classification speed.However,forthe lack of public available network traffic datasets associated with GroundTruth information,different researchers often use private datasets to validate the efficiency of classification algorithms,which makes it difficult to compare and evaluate these algorithms.On the other hand,GroundTruth information help us know better about the network environment.Therefore,to construct a public available GroundTruth dataset is urgently needed.In this paper,we propose a two-layer classification pattern to get GroundTruth information whose traffic comes from domestic campus network environment.In the end,we evaluate our algorithm by different experiments,and the results show that this algorithm can achieve 95.6% of non-payload packets classification and 90.6% on byte identification and 86.4% on flow identification.
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