【摘 要】
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针对目前基于端口号匹配和特征码识别的流量分类方法准确率低、应用范围受限等问题,提出一种基于有监督的自组织映射（SSOM）的网络流量分类方法。该方法使用已标注类别的网络流
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学信息与通信学院
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针对目前基于端口号匹配和特征码识别的流量分类方法准确率低、应用范围受限等问题,提出一种基于有监督的自组织映射（SSOM）的网络流量分类方法。该方法使用已标注类别的网络流量训练集,通过改变自组织映射（SOM）训练过程中的权值调整规则,使输出层中获胜神经元的选择更容易,各类别之间划分更清晰,从而提高分类性能。实验结果表明,SSOM的分辨率及拓扑连续性均优于SOM,对网络流量分类具有更高的准确率。
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