基于數(shù)據(jù)流挖掘的流量識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展,各類新型的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用使網(wǎng)絡(luò)流量急劇增長，對帶寬的無秩序、無節(jié)制的搶占，為網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的管理帶來了的巨大挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)流量識別技術(shù)的研究可解決帶寬資源使用不合理而造成的業(yè)務(wù)質(zhì)量下降問題，為實時監(jiān)控不同業(yè)務(wù)的使用質(zhì)量，鏈路負載均衡，減少帶寬資源浪費，提升關(guān)鍵業(yè)務(wù)傳輸效率等提供科學(xué)依據(jù)。此外，網(wǎng)絡(luò)流量識別對于各種網(wǎng)絡(luò)計費、網(wǎng)絡(luò)安全、流量工程等領(lǐng)域也是至關(guān)重要的。
　　本文首先分析流量識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀，給出了網(wǎng)絡(luò)流量識

2、別技術(shù)的評價標準和識別結(jié)果評價指標，并對目前網(wǎng)絡(luò)流量實時識別中的存在的問題進行了分析，給出了解決對策。然后重點研究了基于數(shù)據(jù)流挖掘的流量識別技術(shù)，并作了比較。最后設(shè)計了基于數(shù)據(jù)流挖掘的流量識別系統(tǒng)。論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新成果如下：
　　(1)本文將CVFDT(Concept-adapting Very Fast Decision Tree)算法應(yīng)用到在網(wǎng)絡(luò)流量識別中，CVFDT是一種數(shù)據(jù)流分類算法，可以隨著訓(xùn)練樣本的到來動態(tài)的更

3、新分類模型，可以解決概念漂移問題，并采用目前權(quán)威數(shù)據(jù)通過實驗比較了CVFDT算法和VFDT算法的分類準確率和解決概念漂移的能力；
　　(2)采用CVFDT算法設(shè)計了實時流量識別系統(tǒng)，給出了系統(tǒng)的總體設(shè)計，給出了流量采集、采樣、流匯聚、流實時屬性選擇、構(gòu)建決策樹和類標記等關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)方法。流量采集是采用Linux下的包捕獲庫Libpcap；采樣技術(shù)是采用簡單隨機采樣方法，采用采樣技術(shù)可以解決軟件采集產(chǎn)生嚴重丟包率的問題；流匯聚通過