张泽鑫 李 俊 常向青

(*中国科学院计算机网络信息中心 北京 100190) (**中国科学院大学 北京 100049)



基于特征加权的朴素贝叶斯流量分类方法研究①

张泽鑫②***李 俊*常向青*

(*中国科学院计算机网络信息中心 北京 100190) (**中国科学院大学 北京 100049)

研究了被广泛应用于互联网流量分类的朴素贝叶斯分类方法的性能特点，针对此方法在给定类别下给出的所有流量特征同等重要并且是独立的假设在现实中难以满足，致使分类准确率不高的问题，提出一种基于特征加权的朴素贝叶斯流量分类算法。该算法基于NetFlow记录的特征信息，采用特征选择算法ReliefF和相关系数方法计算每个特征的权重值，然后将网络流量分配至后验概率最大的应用类别中。实验结果表明，这种基于特征加权的朴素贝叶斯算法具有超过94%的分类准确率，并且维持了朴素贝叶斯方法简单高效、分类稳定的特性，可以满足当前高带宽网络流量分类的需求。

流量分类(TC), ReliefF, 相关系数, 特征加权(AW), 朴素贝叶斯(NB), NetFlow

0 引 言

随着互联网的迅猛发展，越来越多的新型网络应用不断兴起，网络规模不断扩大，网络组成也越来越复杂。音频、视频等实时应用的兴起，更是从根本上改变了人们对网络的使用方式，网络复杂性上升的同时，网络的异构性也愈来愈强，各种新的应用和未知协议使网络日益复杂、多样化和难以管理。进行网络管理离不开互联网流量分类(traffic classification, TC)，互联网流量分类是认识、管理和优化各种网络资源的重要依据。……