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跟着IP搜集本领的飞快兴盛,高速搜集情况下的大流量和搀杂反复无常的运用和议,给搜集流量丈量和领会处事带来了新的挑拨。保守的和议辨别算法已没辙符合暂时搀杂反复无常的搜集情况,更加是对沿用动静端口的稠密P2P运用。所以,对准保守的鉴于端口辨别本领的控制性,正文提出了一种鉴于Flow的运用和议半监视辨别算法。以Flow报文数据为普通,对Flow报文的属性元组举行子空间聚类,决定每种和议典型的特性属性维组,以此辨别Flow数据的运用和议典型。正文的重要处事和博得的功效有:1、提出鉴于Flow报文领会的半监视运用和议辨别算法。沿用Flow报文中的多个属性归纳辨别,处置了保守依附端口辨别算法的不及。沿用半监视算法,仅需小批标志数据即可实行聚类,处置了保守聚类算法须要标志一切数据的处事量和操纵性的题目。2、给出了Flow属性削减算法。鉴于灵验维度的隔绝和临近点的灵验维度判决战略,对每种和议典型,从Flow属性组中采用出有意旨的属本质集动作和议特性,以削减演算量,普及精确性。3、安排并实行了和议领会辨别体例。重要实行了以次的功效:(1) Flow汗青报文数据查问;(2) Flow汗青报文数据的和议辨别;(3) Flow汗青报文数据多维度会合领会;(4) Flow流量的领会。鉴于和议领会辨别体例,舆论对上述算法举行了考证。试验截止表白,正文提出的鉴于Flow的运用和议半监视辨别算法在丈量精确度上优于保守辨别算法,灵验地处置了暂时搀杂搜集中的和议辨别题目。
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