在线聚类的网络流量识别
100 积分
50
评分
4.3 积分- 详情
- 2021-04-28
- 简介
pdf
- 136KB
- 页数 4P
- 阅读 79
- 下载 23
针对网络流量在线识别的难题,提出一种聚类算法和在线流量识别方案.以网络数据流的若干初始数据包作为子流,提取子流的统计特征,应用基于滤波器算法的属性相关性算法提取子流最佳特征子集,并提出基于密度的在线带噪声空间聚类算法对子流特征向量进行聚类,采用优势概率业务实现聚类和应用类型的映射.实验结果表明,该方案具备识别新应用类型和加密数据流的功能,且能实现在线的网络流量分类.
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
在线聚类的网络流量识别 136KB
基于ACL的高校校园网网络流量安全控制策略探究 440KB
关于流量关于计算机网络流量监控的设计与实现探究相关论文范文集(1) 29KB
基于神经网络的轨道交通日客流量预测 474KB
网络插座5类和6类区别 26KB
神经网络法在桥梁损伤识别中的应用 245KB
全过程网络招投标及其风险识别 786KB
基于神经网络桥梁损伤识别研究 154KB
神经网络在结构损伤识别中的应用研究 176KB
网络流量监控工具 76KB