面向网络流概念漂移的协同流量分类方法

来源 :2015中国计算机网络安全年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lgxbyc1
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  针对网络流量特性随时间推移发生改变而引起训练样本变化(即概念漂移),从而导致基于机器学习的流量分类方法精度明显降低问题,本文提出一种基于协同策略的流量分类方法,该方法借助K-S 检验对流量概念漂移进行检测,然后通过协同策略引入新的流量样本使分类器得到有效更新,应对流量概念漂移,最后根据集成学习策略综合分类结果。实验结果表明该方法在处理流量概念漂移上具有较好的分类性能和泛化能力,模型建立和分类效率表明满足分类实时性要求。
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