本文關(guān)鍵詞：基于改進TSVM的未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用識別算法

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【摘要】：針對訓(xùn)練集中出現(xiàn)未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用樣本的識別問題,提出一種基于改進的直推式支持向量機的未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用識別算法,引入增類損失函數(shù)刻畫在訓(xùn)練過程中新增的未知應(yīng)用樣本的損失代價,建立TSVM的優(yōu)化問題并推導(dǎo)其求解過程,使得構(gòu)造的分類模型能夠?qū)崿F(xiàn)對未知類別樣本的識別。通過實際網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進行仿真分析,結(jié)果表明所提出的算法在識別未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的可行性和有效性方面均有良好表現(xiàn)。
【作者單位】： 石家莊職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61309007) 國家安全重大基礎(chǔ)研究項目(613148)
【分類號】：TP393.06;TP18
【正文快照】： 0引言根據(jù)Internet2 Net Flow組織對骨干網(wǎng)中流量的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn):超過40%的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流屬于未知的應(yīng)用[1],其中惡意代碼流量占有相當(dāng)?shù)谋壤�。針對上述問題,需要設(shè)計合理、有效的方法快速準(zhǔn)確地識別和分析未知應(yīng)用流量,進而作出相應(yīng)的控制,提高網(wǎng)絡(luò)管理的效率和對網(wǎng)絡(luò)攻擊的反應(yīng)速度

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