网络流量分类识别的理论与方法研究

项目名称： 网络流量分类识别的理论与方法研究

项目编号： No.61401371

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 张军

作者单位： 西南大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 随着网络的普及和数据的爆炸性增长，网络的管理和安全问题日益尖锐。流量分类是网络监控领域的基础技术，具有重要的研究和应用价值。本项目研究基于统计特征的网络流量分类新技术，解决三个重要问题以实现流量分类的实时性、精确性和鲁棒性。（1）研究一种信息融合方案，联合分析分布式站点得到的瞬时流量信息，从而避免实时流量分类对数据流完整性的依赖。（2）研究一种解决流量不平衡问题的新算法，利用网络大数据中存在的数据流的相关性来减少分类错误，有效提高流量分类的精确性。（3）研究一种知识发现的新方法，集成有监督和无监督机器学习的思想来识别未知应用的网络流量，增强流量分类的鲁棒性以适应网络的变化。本项目将开发相应的数学模型从理论上分析方法的有效性，并且在大量网络数据上验证方法的性能。本项目的研究成果，对于网络资源管理，网络入侵检测，用户行为分析等具有重要的理论和应用价值。

中文关键词： 流量分类；应用机器学习；相关性分析；；

英文摘要： Cyber traffic classification is essential to network management and control that is one of the most serious economic and national security challenges. This project aims to develop new statistical traffic classification techniques and address three emergin

英文关键词： traffic classification；applied machine learning；correlation analysis；；