[发明专利]一种高效网络报文分类方法

权利要求书

1.一种高效网络报文分类方法，其特征在于，该方法采用基于信息熵的决策树算法来实现，具体方法是，在选取规则子集时，确定阀方法是，在多叉层次树中，根据具体规则库，按照熵值特性，从中抽取若干位具有区分性质的位，即选取最大熵值增益的位，将其规则均衡的划分到子集中去，从而确定其所属的规则子集。

2.根据权利要求1所述的一种高效网络报文分类方法，其特征在于：基于信息熵的决策树建立的方法具体为：

（i）将全体规则集作为根节点；

（ii）对五元组的每一位，计算其信息熵增益；

（iii）选择熵值增益最大的前n个特征位组合作为决策分支属性；

（iv）把与决策属性处取值相同的规则归于同一子集，作为下一层节点,建立子节点；

（v）若叶子节点中规则数目不大于叶子节点阈值，则划分停止，如果叶子节点中规则数目大于叶子节点阈值,则返回步骤（ii），直至叶子节点中规则数目不大于叶子节点阈值。

3.根据权利要求2所述的一种高效网络报文分类方法，其特征在于：在所述步骤（ii）中，在104位中任选n位，有中选择方法，对每一种选择，分别计算信息熵增益值，再在其中选择增益最大的一种作为决策属性，其中，n为给定决策位的数目。

4.根据权利要求3所述的一种高效网络报文分类方法，其特征在于：最大熵值增益要求是：规则头部中每一位的取值集合为{0,1，*},将规则均匀的分布到各个Ui中去，可以这样选择：选择min{ 0值个数，1值个数}作为信息熵增益的近似度量，其中，0值个数是规则库中某特定位为0的规则个数，1值个数是规则库中某特定位为1的规则个数。

5.根据权利要求4所述的一种高效网络报文分类方法，其特征在于：该方法采用降维的方法，其对每维单独建立Entro-Trie，处理的结果以位向量的形式存放，并以ABV方式聚累增加速度，对每维的结果取与操作得到最终结果。