南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：项　阳,董育宁,魏　昕

单位：南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003

关键词：流早期分类；特征选择；条件频度；层级结构

基金：国家自然科学基金（61271233）资助项目

流早期分类对于优化网络管理和确保服务质量（Quality of Service， QoS）至关重要。针对传统流特征在流早期分类中性能较低的问题，在现有研究基础上，提出了两种新的特征：一是通过等距分箱划分包大小等级，计算相邻到达的两个数据包的包大小等级条件频度；二是通过将包大小序列和包到达时间间隔对应相除，得到速率序列，并计算该序列的统计特征作为分类特征。同时，考虑到早期分类的实时性要求，分析了流特征计算的时间复杂性，在特征选择中优化了时间和准确性之间的平衡。另外，针对网络视频流量占比较大的情况，提出了一种层级分类结构；先使用较少的数据包进行non-video/video的二分类，再使用后续的数据包，进行non-videos和videos的细粒度分类。采用随机森林在两个实际网络数据集上进行分类性能测试，并与文献方法进行比较，验证了该方法在快速流量分类中的优越性。

来源：2022年第4期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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