快速流分类算法的研究

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轻量级的网络流量分类算法

第3期 f叫玄拎嗜权2021 年 3 月Journal of CAEITdoi ： 10.3969/j . issn . 1673-5692.2021.03.014轻量级的网络流量分类算法王洪鹏1,李伟1，李培林1，邱泸谊2中国电子科技集团公司第二十九研究所，四川成都610036;2.电子科技大学，四川成都610054)摘要：网络流量分类根据流量特征在流量数据与应用类型之间建立映射，是网络规划与运维管理和网络安全领域的基本工作之一[1]。

由于网络技术的快速发展及网络流量的急剧上升，针对网络流量快速而精确的自动化分类是十分必要且刻不容缓的。

通过MobileNetu ]、ResNet [3]、DenseNet 〜、GoogleNet ⑴等经典卷积神经网络的研究，文中提出了一种轻量级的网络流量分类算法，利用残差网络的短连接及嵌入与激励模块的设计思想及结构优势完成网络流量分类任务。

通过实验对比结果表明，该算法显著降低训练时间和模型大小，具有良好的网络流量分类效果。

关键词：网络流量分类；深度学习；残差SE 模块；残差短连接中图分类号:TP 183文献标志码：A文章编号：1673-5692(2021 )03-2974)7Vol. 16 No. 3 Mar. 2021Lightweight Algorithm for Network Traffic ClassificationWANG Hong -peng 1 ,LI Wei 1 ,LI Pei -lin 1 ,QIU Lu -yi 2(1. The 29，h Research Institute of China Electronic Technology Corporation, Chengdu 610036, China ；2. University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China)Abstract ： Network traffic classification refers to the establishment of mapping between traffic data andapplication types according to traffic characteristics , which is one of the basic tasks in the field of network operation and maintenance management and network security 1 . Due to the rapid development of network technology and the rapid increase of network traffic , rapid and accurate automatic classification of network traffic is very necessary and urgent . Through research on the four classic convolutional neural networks MobileNet ~ , ResNet 3 , DenseNet 4 , and GoogleNet 5 , a lightweight network traffic classification al gorithm is proposed based on the design ideas and structural advantages of residual shortcut connection and Squeeze -and-Excitation module . The experimental results show that the algorithm proposed in this pa per performs well on the task of network traffic classification , and significantly reduces the training time and model size .Key words ： raffic classification ； deep learning ； residual SE module ； residual shortcut connection〇引言2020年4月，中国网信办发布了第四十五次中国互联网发展状况统计报告，报告显示截至2020年我国网民数量高达9. 04亿。

点云数据处理中的快速分类算法研究

点云数据处理中的快速分类算法研究在众多的三维数据处理领域中，点云数据处理是一个十分热门的领域。

随着现代高精度三维扫描技术的普及和应用，点云数据已经越来越多地应用到各个领域中。

然而，随着点云数据量的不断增加，如何快速地对点云数据进行分类成为了一个十分紧迫的问题。

本文主要研究点云数据处理中的快速分类算法。

一、点云分类的相关概念介绍在点云分类领域中，需要了解的相关概念有：1.点云：点云是一个三维空间中点的集合，每个点包含了三维坐标和其他属性信息。

2.强度图：强度图是一种反映点云点亮度的图像，可以通过点云数据进行生成。

3.前景点和背景点：对于点云数据，我们可以将其中的点分为前景点和背景点，前景点是我们需要感兴趣的点，背景点则是我们需要忽略的点。

4.分类：把点云数据中的点分为不同的类别，这是点云分类中最核心的问题。

二、点云分类算法的分类根据不同的算法思想，点云分类算法可以分为以下几种：1.基于特征的分类算法：基于特征的分类算法主要是利用点云中的一些特征，如法线、曲率等，来对点云数据进行分类。

2.基于深度学习的分类算法：随着深度学习技术的发展，越来越多的分类算法开始采用深度学习技术，对点云数据进行分类。

3.基于聚类的分类算法：基于聚类的分类算法主要是利用聚类算法，如k-means算法、DBSCAN算法等，将点云数据进行分类。

三、点云分类算法效率的影响因素在点云分类算法效率的影响中，主要包括以下几个方面：1.点云密度：点云密度越大，则分类算法的复杂度越高，处理时间也越长。

2.分类类别数：分类类别数越多，则分类算法的复杂度也越高。

3.算法复杂度：算法复杂度越高，则分类算法的处理时间也越长。

四、基于深度学习的点云分类算法研究深度学习技术的发展，为点云分类算法的研究和实现带来了全新的思路。

基于深度学习的点云分类算法主要是采用卷积神经网络对点云数据进行分类。

在点云分类中，卷积神经网络主要采用空间卷积核来提取点云中的特征，然后利用全连接层进行分类。

基于面向对象的分类算法研究

基于面向对象的分类算法研究随着大数据时代的到来，分类算法研究变得越来越重要。

在分类的过程中，能否快速准确地分类，决定了数据的价值与利用。

面向对象的分类算法应运而生，它具有简单易用、有效性强、鲁棒性强等优点，在实际应用中表现出较好的效果。

本文将介绍基于面向对象的分类算法的原理和应用。

一、基本概念首先，我们需要了解什么是面向对象的分类算法。

面向对象的分类算法是一种基于对象的数据分析方法，它将数据集看作是由一些独立的对象组成的，每个对象都有自己的特征或属性。

通过对这些对象进行分类，可以预测新数据的分类标签。

这种算法是一种监督式学习算法，需要使用已经标记了分类标签的训练集和测试集进行学习和预测。

面向对象的分类算法将数据集中的每个对象看作是一个点，通过找到分类边界或分类超平面来进行分类。

二、基本原理面向对象的分类算法的基本原理是将数据集中的对象进行分类，并创造一个分类模型来预测新的样本的分类标签。

这个分类模型可以看作是找到了一条或多条分类线，将数据空间划分为不同的区域。

具体的步骤如下：1.选择一个学习算法，比如支持向量机（SVM）算法。

2.构建一个训练集和测试集，其中训练集已经标记了分类标签。

3.使用训练集进行学习，生成一个支持向量机模型。

4.使用测试集进行预测，预测新样本的分类标签。

5.评估模型的准确性和鲁棒性。

面向对象的分类算法通常使用SVM算法，SVM算法可以在高维空间上进行分类，使得分类模型更加准确。

SVM算法通过找到最大边距超平面，将不同的样本彼此分离。

三、应用案例面向对象的分类算法在实际应用中表现出了较好的效果。

下面介绍两个应用案例。

1. 人脸识别人脸识别是指通过识别人脸图像，确定该人的身份的过程。

面向对象的分类算法可以用来识别人脸图像。

首先，需要使用已知身份的人脸图像作为训练集，生成一个分类器。

然后，将新的人脸图像传入分类器中，分类器会输出该人脸所属的身份。

通过不断对新的人脸图像进行训练，可以不断优化分类器的准确性。

基于机器学习的网络流量分类研究

基于机器学习的网络流量分类研究一、引言随着互联网的快速发展，网络流量的数量和种类不断增加。

对网络流量进行分类和分析，有助于了解网络行为和保护网络安全。

传统的基于规则的方法虽然简单，但无法适应网络流量快速变化的特点。

随着机器学习技术的发展，基于机器学习的网络流量分类逐渐成为研究热点，本文将详细探讨基于机器学习的网络流量分类研究。

二、网络流量分类的重要性网络流量分类是指对网络中传输的数据流进行分类和标记，以便更好地了解和管理网络流量。

网络流量分类的重要性体现在以下几个方面：1. 网络安全：通过对网络流量进行分类，可以识别异常流量和恶意行为，及时发现并防止网络攻击。

2. 网络管理：对网络流量进行分类和监控，可以了解网络中的流量分布和使用情况，从而优化网络资源分配和调整网络策略。

3. 服务质量优化：对网络流量进行分类和分析，可以根据不同类型的流量提供不同的服务质量，提升用户体验。

三、基于机器学习的网络流量分类方法基于机器学习的网络流量分类方法是利用机器学习算法对网络流量数据进行建模和分类。

主要包括以下步骤：1. 数据预处理：网络流量数据通常包括各种协议和特征，需要对原始数据进行处理和提取有用特征。

常用的预处理方法包括数据清洗、数据采样和特征选择等。

2. 特征提取：从网络流量数据中提取有用的特征，以供机器学习算法使用。

常用的特征包括包大小、传输速率、协议类型等。

3. 数据标记：需要为网络流量数据标记标签，即将不同类型的流量分为不同的类别。

一般采用人工标注或其他自动化方法进行标记。

4. 模型选择和训练：选择合适的机器学习算法，并使用标记好的数据进行模型训练。

常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机和深度学习等。

5. 模型评估和优化：对训练好的模型进行评估和优化，包括计算准确率、召回率和F1值等指标，进一步优化模型性能。

四、基于机器学习的网络流量分类应用实例基于机器学习的网络流量分类已经在各个领域得到应用。

以下是几个常见的应用实例：1. 网络入侵检测：通过对网络流量进行分类，可以识别和检测各种网络入侵行为，如DDoS攻击、端口扫描等。

网络流量分类与分析技术研究综述

网络流量分类与分析技术研究综述网络流量是指通过网络传输的数据包的数量和速率。

在互联网时代，网络流量成为了信息传输的重要指标，通过对网络流量的分类和分析可以了解网络的使用情况、发现网络故障、提高网络性能等。

本文将对网络流量分类与分析技术进行综述，并介绍其应用领域和未来发展方向。

一、网络流量分类技术网络流量的分类是通过对流量数据包进行特征提取和识别，将流量划分为不同的类型。

常见的网络流量分类技术包括端口号识别、深度包检测、统计分析等。

1. 端口号识别端口号是TCP/IP协议中用于区分不同应用程序或服务的标识符。

通过识别数据包的源端口号和目的端口号，可以判断该流量所属的应用程序或服务。

例如，源端口号为80表示该流量属于Web浏览器的HTTP请求，而源端口号为443表示该流量属于使用HTTPS协议加密的Web服务。

2. 深度包检测深度包检测是指对数据包的负载进行深入分析，提取出更多的特征信息以进行分类。

深度包检测可以依靠不同的特征进行分类，比如协议头部信息、数据包长度、数据内容等。

通过深度包检测，可以识别出隐藏在加密协议中的流量类型，提高分类的准确性。

3. 统计分析统计分析是指通过对网络流量数据进行统计和分析，从中抽取出特征规律进行分类。

常见的统计方法包括数据包长度分布、时间序列分析、频谱分析等。

通过对流量数据的频率、持续时间、数据量等进行统计，并结合机器学习算法，可以建立分类模型，实现更精确的流量分类。

二、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络流量数据进行解析、处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式，为网络管理、安全监测、性能优化等提供支持。

常见的网络流量分析技术包括流量分析工具、数据挖掘、机器学习等。

1. 流量分析工具流量分析工具是一类专门用于捕获、存储和分析网络流量的软件工具。

其中最广泛使用的工具是Wireshark，它可以对网络流量进行抓包和分析，提供了丰富的功能和可视化界面，能够展现数据包的各个层级信息，并支持定制化的分析。

大数据分析中的分类算法研究与实现

大数据分析中的分类算法研究与实现随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中的一个热门话题。

大数据不仅改变了我们获取和处理数据的方式，还为智能决策和预测提供了强有力的支持。

然而，大数据的处理和分析对于人工智能领域提出了巨大的挑战，特别是在分类算法的研究和实现方面。

分类算法是机器学习领域中最常用的技术之一，它可以将一组数据对象划分为若干个类别或标签。

在大数据分析中，分类算法的研究和实现对于理解和应用大量数据非常关键。

下面将介绍几种常用的分类算法，并讨论它们的研究和应用。

1. 决策树算法决策树是一种基于树形结构的分类算法，其原理是通过对数据集进行拆分和划分，构建一棵树来预测数据对象的类别。

决策树算法的优点是易于理解和解释，可以处理多类别问题，并且能够处理大规模的数据集。

然而，决策树算法也存在一些问题，例如容易过拟合和难以处理连续型数据。

2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，它假设特征之间相互独立，并且通过计算后验概率来进行分类。

朴素贝叶斯算法的优点是简单快速，并且可以处理大量的特征。

然而，朴素贝叶斯算法的假设可能与实际情况不符，导致分类结果的偏差。

3. 支持向量机算法支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过构建一个最优超平面来实现分类。

支持向量机算法的优点是能够处理高维数据和非线性数据，并且具有较好的泛化能力。

然而，支持向量机算法的计算复杂性较高，对于大规模数据集的处理可能存在困难。

4. K近邻算法K近邻（KNN）算法是一种基于实例的分类算法，它通过计算待分类样本与已知样本之间的距离，并选择K个最近邻样本进行分类。

K近邻算法的优点是简单有效，并且不需要预先训练模型。

然而，K近邻算法对于数据集的规模较为敏感，且在处理大量数据时计算复杂性较高。

在实际应用中，大数据分析往往需要结合多种分类算法来提高分类的准确性和可靠性。

同时，对于大数据的处理和分析，还需要考虑数据的预处理和特征选择等技术。

数据流分类研究综述

研究综述
河南大学软件学院陈猛楚广琳
【摘要］据流挖掘技术近年来正成为数据挖掘领域的研究热点，数并有着广泛的应用前景。数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点，因此需要新颖的算法来解决这些问题。而数据流分类技术更是当前的研究热点。本文综述了３前国际上－＇关于数据流挖掘分类算法的研究现状，并进行分析，最后对数据流挖掘分类技术当前所面临的问题和发展趋势进行了总结和展望。［关键词］数据流挖掘分类稳态分布概念漂移随着信息技术的飞速发展，近年来出现了大量新类型的应用，统传的数据库管理系统无法很好地处理这些应用。这些应用的典型特点是数据以一系列连续的数据序列ｅ， … ｅ一，的形式出现，ｅ比如传感器数据，网络事件日志，电话呼叫记录，融数据（票价格）金股等。这种数据形式称为数据流。流数据随着时间的更迭而不断产生，数据量大且其数据分布也在发生变化。在有限的存储空间上，怎样对这些流数据进行快速处理并获取有用的信息，是数据挖掘及其应用研究所面临的新的机遇和挑战。１数据流的基本特征．数据流具有自己独特的特征，与传统数据不同，数据流是以连续的形式到达的有序数据序列，且该序列的规模可认为是海量的。数据并流快速地流进流出计算机系统，就要求我们的数据流挖掘算法必须能够实时响应，这样才可以与数据流的速率相兼容。此外，数据流的一个显著特征就是数据流中的类分布是持续变化的，时如果仍然采用像此传统数据库中那样的统一模式进行处理是不合理的。综上所述，数据流的一般特征可归结为：有序，连续，海量，快速，变化等。２数据流挖掘算法基本要求．针对流数据不同于传统数据的新特性，设计单遍扫描算法，实时地给出近似查询结果成为数据流模型下数据处理的目标。首先，数据流算法的最基本要求是实时处理，实时响应。这是因为数据不断到达，如果对于到达的元组不能快速处理，会不断积累，最终导致服务质量显著下降。其次，由于数据流快速地流进流出计算机系统，我们不可能对其进行多遍扫描，只能利用线性扫描的方法，每个元素扫描一次。同时因对为流数据速率快、规模大，处理复杂问题时不可能一次遍历就得到精确答案。实际上，流数据环境下的很多应用也只是要求返回一个近似在值，而非准确结果。此外，针对数据流的海量特性，虽然在有限的存储空间上我们无法存储完全的数据流，可以考虑新的数据结构、术在一个远小于数据但技规模的内存空间里维护一些概要信息，这样可以更好的考虑历史数据的影响，并能依靠这些概要信息迅速获得近似查询结果。最后，由于概念漂移的存在，数据流中的数据是持续变化的。数据流上的挖掘算法必须能够及时的捕获这些变化，且能根据这些变化并及时地调整模型，进一步提高模型的性能。

面向新型业务的多维快速包分类算法研究

传统意义上的路由器提供的只是转发数据包的服务，据根Ｉ的目的地址以决定其输出链路。然而现在的网络服务商Ｐ包
的基础，是路由器的关键技术之一，它的研究一旦获得重大进展，将进一步扩展Ｉ络的应用领域，使Ｉｔｎｔ为用必Ｐ网ｎｅｅｒ
毕夏安，大方张
（南大学计算机与通：网络中新兴的新型业务如ＰＰ、ｏＰＷｏｍ等日益增多，整个网络流量中占有越来越多的比重。对２ＶＩ、ｒ在
这些新型业务的监测和控制要求路由器等核心设备必须有能力对数据包进行快速与准确的分类。从这些新型业务包分类规则库的特点着手，出在多维多模式匹配情况下的三种包分类决策树，过实验说明这些决策树提通
ｏｅｅｎｗｓｒｉｅ ’ ｒｐｓｄｔｒｅｐｃｅｌｓｉｃｔｎｄｃｓｎｔｅｔｌ — ｉｎｉｎｌａｔｒｔｈｎ．ｈｘｅｉｆｔｓｅｅｖｃｓ，ｐｏｏｅｈｅａｋｔａｓｆａｉｅｉｉｒｓｗｉｍｕｔｄｍｅｓｏａｔｎｍａｃｉｇＴｅｅｐｒｈｃｉｏｏｅｈｉｐｅ — ｍｅｔｈｗｓｔｅｐｒｒｎｅｄｆｒｎｅｓｎｔｅｔｒｅｎｗｅｉｏｒｅｉｈｒｄｔｎｌｅｉｌｄｃｓｏｒｅｈｅｉｅｎｏｈｅｆｍａｃｉｅｅｃｓｕｅｉｈｈｅｅｄｃｓｎｔｓｗｔｔｅｔｉｏａｒｅｉｎｔ．Ｔｎｇｖｓｏｆｉｅｈａｉｓａｉｅ

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数据包分类算法也被称为报文分类、包分类、流
分类、Ｉ类算法等，英文都是ｐｃｅｃｓｆａＰ分其ａｋｔｌｓｃ．ａｉｉｔｎ本质上都是采用一定的规则对数据包进行区分、ｉ，ｏ
归类。字面上的不同，映了分类的目的和侧重点不反
０引言
随着网络带宽的增加，兆网络已成为因特网万
成的集合称之为规则（ｕｅ，若干规则的集合就ｒｌ）而
是分类器（ｌｓｅ）。流分类就是要确定每个流ｃｓｉｒａｆ』ｉ
最匹配的规则。源自流分类算法是流量测量的重要应用部分，流量测
量主要是对网络中的 “ 进行测量和分析，掌握流” 以网络的流量特性。对网络中的流进行测量的关键是
要快速对到达的数据流进行分类匹配以确定它属于哪一个流，０Ｇｉｓ宽的数据包处理能力要求为１ｂｔ带／
问题。
ＩＰ地址进行计算。其它分类算法根据分类目的不同，以根据端口号、可协议类型、务类型等信息进业
行相应的计算。 “ ” 从一个源发送到一个目的的报文序列，流是是具有某种相同属性的报文的集合。流分类问题主要是基于报头的一个或多个域，据一定的策略根和规则识别该报文所属的流，以基于流的分类算所法是对包分类算法的扩展。
的核心骨干网。为了使网络性能得到全面提高，需要网络各部件处理速度更高。数据包分类算法是
网络技术中的一种基础算法，着广泛的用途，有如
网络流量测量、网络管理、量管理、于安全存取流基列表控制的防火墙、网络入侵检测、塞控制、ｏ拥ＱＳ
ｐｒｄ，ａｄｄｖｌｐａｅｎｅｅｏｍｅｎｒｎｄａｎｈｒｃｉｎｏｕｔｅｔｄｆｔｅｆｓｃｋｔｃａｓｆｃａｉｎａｇｒｔｔｔｅｄｔｅｄｉｅｔｏｆｆｒｈｒｓｕｙｏｈａｔｐａｅｌｓｉｔｏｌｏｉｉｈｍｒｏｓｄ．ｗｅｅｐｒｐｏｅＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｆｉａｕｅｎ；ｆｏ；ｐｃｔｃａｓｆｃｔｏｔａｆｃｍｅｓｒｍｅｔｌｗａｋｅｌｓｉａｉｎ；ｑｃＰｅｉｕｉｋＩｎｔ
ＺＨＡ０ｏｆｎＹＡＮａｇ，ＡＮＧｎＧｕ —ｅｇ，ＬｉｎＷＹｉｇ
（ｏｌｅｏＣｍｐｔｒｃｅｃｎｅｈｏｏｙｈｎｑｎｎｖｒｉｆｏｔａｄＴｌｏｍｕｉｔｎ，Ｃｏｇｉｇ００５．Ｒｈｎ）ＣｌｇｆｏｕｅＳｉｅａｄＴｃｎｌ，ＣｏｇｉｇＵｉｅｓｙｏｓｎｅｅｍｎｃｉｓｈｎｑｎ０６，Ｐ．ＣｉａｅｎｇｔＰｓｃａｏ４
ＡｂｔａｔＦｏａｕｅｎａｅｎｓｒａｉｔｅｉｏｔｎｏｔｎｆｉｈｓｅｄｎｔｏｋｆｗｍｅｓｒｍｅｔｎｔｉｐ — ｓｒｃ：ｌｗｍｅｓｒｍｅｔｓｄｏｔｅｍｈｍｐｒａｔｎｅｔｇ —ｐｅｅｗｒｏａｕｅｎ．ＩｈｓａｂｓｃｏｈｌｐｒｏＰｐｃｅｃａｓｃｔｎａｇｒｈｎｈｌｏｉｍｓｍａｅｕｅｎＴｎＧｇｂｔｎｔｅｖｒｎｎｅｅｃｎ— ｅ，ｓｍｅＩａｋｔｌｓｉａｉｌｏｉｍｓａｄｔｅａｇｒｈｙｂｓｄｉｅｉａｉｅｎｉｍｅｔｗｒｏｉｆｏｔｔｏ
快速流分类算法的研究
赵国锋，闫亮，王影
（重庆邮电大学计算机科学与技术学院，庆４０６）重００５
摘
要：于流的流量测量是网络测量的重要内容。对多种Ｉ基Ｐ流分类算法及可能应用于万兆网环境的算法进行
同。例如，流分类算法是采用特定的规则来识别某些指定流的报文集合，用的规则可以根据报文的采
管理等都是以数据包分类算法为基础的 ¨ 所以。，
说，快速数据包分类算法是众多研究者关注的热点
了分析和比较，出了快速流分类算法需要解决的问题及发展思路。提
关键词：量测量；；流流包分类；高速Ｉ网络Ｐ
Ｒｅｅｒｈｏｏｂｓｄｑｕｃｃｅｌｓｉｃｔｏｓａｃｎｆｗ— ａｅｉｋｐａｋｔｃａｓｆａｉｎｌｉ
３．５Ｍａｋｔｓ假设ＴＰＩ１２ｐｃｅ（／Ｃ／Ｐ数据包为４ｙｅ，０ｂｔ）