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来源 :上海交通大学 | 被引量 : [!--cite_num--]次 | 上传用户:[!--user--]
【摘 要】
:
网络数据流分类是目前工业界和学术界研究热点。传统的基于端口、基于DPI的分类方法在P2P业务种类剧增以及抗加密性差问题上处于明显的劣势,导致分类准确率急剧下降。因而越来
【作 者】
:
张寅
【机 构】
:
上海交通大学
【出 处】
:
上海交通大学
【发表日期】
:
2013年期
【关键词】
:
网络数据流分类
统计机器学习
C4.5决策树
报文乱序
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