【摘 要】
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为提升网络服务质量,实现流量精细化可管可控,针对特征失效问题,提出一种加密YouTube视频流量的精细化分类方法。设计快捷有效的特征提取方法,同时,为解决机器学习单个分类器度量手段单一问题,选取不同种类分类器,经过特征筛选后为每个分类器输入不同的特征数量组合。通过设置权值和阈值,根据分类精度进行权值更新,最终实现高精度分类。实验结果表明:所提方法较现有模型对加密应用下流量识别效果提升3%左右。
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702235)。
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为提升网络服务质量,实现流量精细化可管可控,针对特征失效问题,提出一种加密YouTube视频流量的精细化分类方法。设计快捷有效的特征提取方法,同时,为解决机器学习单个分类器度量手段单一问题,选取不同种类分类器,经过特征筛选后为每个分类器输入不同的特征数量组合。通过设置权值和阈值,根据分类精度进行权值更新,最终实现高精度分类。实验结果表明:所提方法较现有模型对加密应用下流量识别效果提升3%左右。
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