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机器学习用于网络流量识别 被引量：12
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作者 马永立 钱宗珏 +1 位作者 寿国础 胡怡红 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期65-68,共4页
提出了将机器学习中的C4.5算法应用于传输层的网络流量特征识别技术.运用相关性特征选择和遗传算法形成了流量特征子集.提出并采用N折交叉验证与测试集相结合的方法评估了国家运营宽带网络中的流量测试分类结果.实验证明,无须预知端口... 提出了将机器学习中的C4.5算法应用于传输层的网络流量特征识别技术.运用相关性特征选择和遗传算法形成了流量特征子集.提出并采用N折交叉验证与测试集相结合的方法评估了国家运营宽带网络中的流量测试分类结果.实验证明,无须预知端口和协议标签,网络流量就能被成功地识别与分析. 展开更多
关键词 机器学习 决策树 流量识别
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