该【基于数据流挖掘技术的流量识别的中期报告 】是由【wz_198613】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据流挖掘技术的流量识别的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。、安全防护、市场分析等领域具有重要意义。传统的端口识别和协议识别方法已经不能满足现代网络环境下的需求,因此基于数据流挖掘技术的流量识别成为一种趋势。,主要方法包括聚类方法、分类方法、关联规则挖掘方法等。其中,基于机器学习算法的分类方法得到了广泛的应用与研究。。具体包括以下内容:(1)数据集的获取与准备,包括PCAP文件的解析与特征提取。(2)特征选择及数据预处理,根据现有研究选取合适的特征集合,并对数据进行正则化、降维等处理。(3)算法模型的构建与调优。选择合适的分类算法,并对模型进行训练和调优。(4)性能评价。通过准确率、召回率、F1值等指标对算法模型进行评价,并与现有流量识别方法进行比较。(1)数据集的获取与准备(已完成)。(2)特征选择及数据预处理(正在进行)。(3)算法模型的构建与调优(待进行)。(4)性能评价(待进行)。,提高网络管理、安全防护、市场分析等领域的能力和水平。并且本研究的方法也可以应用于网络异常检测等领域。
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