【摘要】：針對未知網(wǎng)絡(luò)協(xié)議數(shù)據(jù)流的獲取與標(biāo)記工作主要依賴于領(lǐng)域?qū)＜�。然�?樣本數(shù)據(jù)量的增加會導(dǎo)致人工成本超過實際負(fù)荷。提出了一種新穎的未知網(wǎng)絡(luò)協(xié)議識別方法。該方法基于主動學(xué)習(xí)算法,僅依靠原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的載荷部分實現(xiàn)對未知網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的有效識別。實驗結(jié)果表明,采用該方法設(shè)計的識別系統(tǒng)在保證識別準(zhǔn)確率和召回率的前提下,能夠有效地降低學(xué)習(xí)過程中標(biāo)記的樣本數(shù)目,更適用于實際的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境。
[Abstract]:The acquisition and marking of data streams for unknown network protocols mainly depend on domain experts. However, the increase of sample data will result in labor cost exceeding the actual load. A novel unknown network protocol recognition method is proposed. This method is based on active learning algorithm and can effectively identify unknown network protocols only by the load part of the original network data stream. The experimental results show that the recognition system designed by this method can effectively reduce the number of samples marked in the learning process and is more suitable for the practical network application environment on the premise of ensuring the recognition accuracy and recall rate.
【作者單位】： 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);中國科學(xué)院信息工程研究所;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(2012AA012803,2013AA014703) 國家科技支撐計劃基金資助項目(2012BAH46B02) 國家自然科學(xué)基金資助項目(61303261,61303170)~~
【分類號】：TP393.04

【共引文獻(xiàn)】

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4 蘇牧,肖人彬;基于語句聚類識別的知識動態(tài)提取方法研究[J];計算機學(xué)報;2001年05期

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8 陳可佳;韓京宇;鄭正中;張海進(jìn);;主動學(xué)習(xí)在通信網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];計算機應(yīng)用;2012年11期

9 馬友忠;孟小峰;姜大昕;;移動應(yīng)用集成:框架、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J];計算機學(xué)報;2013年07期

10 柏駿;夏靖波;吳吉祥;任高明;趙小歡;;實時網(wǎng)絡(luò)流量分類研究綜述[J];計算機科學(xué);2013年09期

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7 吳偉寧;主動學(xué)習(xí)算法中采樣策略研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

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5 張榮;具有增量學(xué)習(xí)能力的最小距離分類器[D];華中科技大學(xué);2006年

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10 李向林;基于主動學(xué)習(xí)的圖像分類研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

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3 馬琳;戴曉飛;;入侵檢測系統(tǒng)綜述[A];中國計量協(xié)會冶金分會2007年會論文集[C];2007年

4 張建宇;廖唯h，

本文編號：2156318