李丹丹++田春伟++李佰洋++孙广路++康+健

摘要：应用层网络流量分类技术对流量控制与管理等研究具有重要意义，针对传统的基于有监督机器学习的分类方法对所有应用程序使用相同的特征，使得某些特征对一种或几种应用类型有区分性，而对其他应用类型的网络流分类产生干扰等问题，提出基于子空间聚类方法的网络流分类框架.利用子空间聚类算法，在总特征集中为每一种类型应用进行特征选择，提取与之相对应的关键特征，自动消除不相关的特征，使得每种应用类型都产生对应的特征签名集，并用这些不同的特征签名对未知的网络流进行分类.实验结果表明：本文提出的方法能够有效地提出每种应用类型的特征签名，并且所提出的特征签名具有明显的可区分性，该方法的分类准确率在93%以上，并且能很好的识别新出现的应用，

关键词：子空间聚类；网络流分类；特征签名

DOI： 10.15938/j.jhust.2015.02.012

中图分类号：TM391.1

文献标志码：A

文章编号：1007-2683（2015）02-0063-06

0 引 言

近年来，具有开放性、共享性等特点的互联网迅速普及并发展壮大，随着网络用户数量的飞速增多，传统的互联网业务已经无法满足人们的需求，越来越多的新型网络应用应运而生.对于网络运营商来说，为了有效利用带宽，并提供更好的服务质量（quality of service，QoS），需要网络能够针对不同应用进行分类.另一方面，互联网的开放性特点允许任何符合其技术标准的设备或软件接人互联网，导致了各种网络恶意攻……