公开(公告)号：CN115051955B

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202210714868.2

申请日：2022-06-22

Applicant: 东北大学

Inventor： 王兴伟 ,  赵伟莨 ,  王卓楠 ,  贾杰

IPC: H04L47/2441 ,  H04L41/14 ,  H04L41/147

Abstract: 本申请涉及一种基于三重特征选择和增量学习的在线流分类方法，所述方法包括：基于预先采集的网络流量样本数据，采用三重特征选择方案进行特征选择，并使用霍夫丁任意时间树增量学习方法离线训练模式构建初始的决策模型；基于实时的流量，获取用于在线训练的特征数据集合，对所述特征数据集合中的特征数据进行处理，并基于处理后的特征数据集合通过霍夫丁任意时间树的在线模式更新初始的决策模型，获得用于对网络流量进行在线分类的决策模型。通过本申请中的方法，可以实现实时地对长短流进行细粒度的流分类，识别类型包括猎豹流、乌龟流、豪猪流和大象流，提供了一种通用的在线流分类框架。

公开(公告)号：CN115051955A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210714868.2

申请日：2022-06-22

Applicant: 东北大学

Inventor： 王兴伟 ,  赵伟莨 ,  王卓楠 ,  贾杰

IPC: H04L47/2441 ,  H04L41/14 ,  H04L41/147

Abstract: 本申请涉及一种基于三重特征选择和增量学习的在线流分类方法，所述方法包括：基于预先采集的网络流量样本数据，采用三重特征选择方案进行特征选择，并使用霍夫丁任意时间树增量学习方法离线训练模式构建初始的决策模型；基于实时的流量，获取用于在线训练的特征数据集合，对所述特征数据集合中的特征数据进行处理，并基于处理后的特征数据集合通过霍夫丁任意时间树的在线模式更新初始的决策模型，获得用于对网络流量进行在线分类的决策模型。通过本申请中的方法，可以实现实时地对长短流进行细粒度的流分类，识别类型包括猎豹流、乌龟流、豪猪流和大象流，提供了一种通用的在线流分类框架。