【摘要】：網(wǎng)絡流量分類一直是學術界、產(chǎn)業(yè)界和網(wǎng)絡監(jiān)管部門共同關注的熱點之一,是指將混合流量分成不同的流量類別,依據(jù)是不同的網(wǎng)絡應用或協(xié)議的特征或參數(shù)。一方面,網(wǎng)絡安全領域需要識別入侵流量;另一方面,進行網(wǎng)絡管理時需要對不同應用的流量分類分析,從而合理控制和分配資源,保證網(wǎng)絡QoS。隨著網(wǎng)絡流量的數(shù)據(jù)量和種類的大量增加,傳統(tǒng)分類方法難以滿足要求,基于機器學習的算法成為網(wǎng)絡流量分類的研究熱點。針對機器學習特征工程造成的瓶頸,本文研究了以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為主的深度學習算法在網(wǎng)絡流量分類中的應用,主要工作如下:一、為充分利用網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)的時間特征,本文將三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡應用于網(wǎng)絡流量分類。將原始網(wǎng)絡流量按網(wǎng)絡流進行劃分后,提取每個流前部相同數(shù)目的數(shù)據(jù)包,每個數(shù)據(jù)包保留前部的相同長度。每個流中數(shù)據(jù)包的序列作為一個維度,每個數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)利用one-hot編碼轉換為二維。預處理后的數(shù)據(jù)相當于視頻處理中的多幀灰度圖,構成三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入。本文采用Tensorflow平臺搭建三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行仿真,驗證了方法的有效性:與基于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡流量分類器相比,本文取得了更高的準確率;與將時間特征用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡處理的組合分類器相比,本文在保證準確率的情況下參數(shù)量與計算量明顯減小。二、針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡將未知類別強行劃分為已知類造成的差錯,本文對網(wǎng)絡的類別判斷層進行了改進。通過仿真實驗,本文驗證了類別判斷錯誤(包括未知類別)時,概率最大的類別對應概率值的分布明顯區(qū)分于判斷正確時概率值的分布。根據(jù)以上發(fā)現(xiàn),本文為類別判斷層設置了動態(tài)閾值,在訓練發(fā)現(xiàn)的最優(yōu)閾值下,本文能有效識別未知類別。仿真實驗證明,本文對未知類別的處理使系統(tǒng)分類準確率提升了 11個百分點。此外,本文對劃分出的未知流量數(shù)據(jù)通過標記后用于系統(tǒng)更新,系統(tǒng)整體的準確性得到提高。
【圖文】：

網(wǎng)絡分析與管理提供指導，例如在資源有限時，根據(jù)不同應用的流量統(tǒng)計，對逡逑各應用進行不等的帶寬劃分。因此，網(wǎng)絡流量分類根據(jù)分類粒度主要分為特殊逡逑流量識別和具體流量分類，分別對應于上述兩種需求，如圖１－１。本文主要研宄逡逑后者，對混合流量進行多分類，為網(wǎng)絡流量的統(tǒng)計分析與管理打下技術基礎。逡逑１逡逑

深度學習逡逑１９５０邋１９６０邋１９７０邋１９８０邐１９９０邋２０００邋２０１０逡逑圖２－１人工智能、機器學習、深度學習關系逡逑人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，邋ＡＮＮ邋）邋［３９］是深度學習研究的起源，逡逑根據(jù)生物學中的神經(jīng)元結構構建人工神經(jīng)元模型，結構如圖２－２。來自外界的輸逡逑入為ｘ，？，，各輸入對神經(jīng)元作用的權值是ｗ，，神經(jīng)元的總輸入是各輸入量的加權和逡逑ＸＷ，＋邋，纟是神經(jīng)元的偏置，即閾值，與輸入信號相加構成激勵信號，通過激勵逡逑函數(shù)／（？；）產(chǎn)生神經(jīng)元的輸出信號：逡逑ｙ＾／ＣＺｗ：ｘｉ＋ｂ）邐（２－１）逡逑９逡逑
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.06;TP181

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本文編號：2675392