【摘 要】
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针对传统流量分类方法(基于端口和有效载荷)分类不可靠的问题,提出基于C4.5决策树算法,根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型,按属性对测试数据集进行预测,通过查找分
【机 构】
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山东省网络环境智能计算技术重点实验室; 济南大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(60903176);山东省中青年科学家奖励基金(BS2009DX037)
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针对传统流量分类方法(基于端口和有效载荷)分类不可靠的问题,提出基于C4.5决策树算法,根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型,按属性对测试数据集进行预测,通过查找分类模型实现对网络流量的分类。在公开数据集和自己采集的数据集上进行实验,结果表明,采用C4.5决策树算法对网络流量分类,平均分类精度为93%,单类别分类精度均在90%以上,能有效地实现对网络流量应用类型的识别。
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