[发明专利]互联网流量分级分类方法无效
| 申请号： | 201110351826.9 | 申请日： | 2011-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN102394827A | 公开（公告）日： | 2012-03-28 |
| 发明（设计）人： | 李君;朱健蓉;斯科忆;张莱蕾;张韡珺 | 申请（专利权）人： | 浙江万里学院 |
| 主分类号： | H04L12/56 | 分类号： | H04L12/56;H04L29/06 |
| 代理公司： | 宁波市鄞州甬致专利代理事务所(普通合伙) 33228 | 代理人： | 代忠炯 |
| 地址： | 315100 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种互联网流量分级分类方法，它包括：A、粗粒度分类：采用基于机器学习的流统计特性法快速分类网络流量，把网络流量分成不同特征的应用类别类，粗粒度分类区分出的流量若需要使用，就直接输出，若需要进一步分类，则进入下一步；B、细粒度分类：在粗粒度分类区分出的应用类别类中进行再一次分类，能够智能、精确、实时、有效地识别网络流量，具有好的完整性和可扩展性，能够满足不同应用目标和分类粒度的互联网流量分类的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 互联网 流量 分级 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种互联网流量分级分类方法，其特征在于：它包括以下步骤：A、粗粒度分类：采用基于机器学习的流统计特性法快速分类网络流量，把网络流量分成不同特征的应用类别类，粗粒度分类区分出的流量若需要使用，就直接输出，若需要进一步分类，则进入下一步；B、细粒度分类：在粗粒度分类区分出的应用类别类中进行再一次分类，步骤如下：1、采用端口匹配识别法进行分类，输出已分类的流量，2、将上步完成后剩下的未分类流量，根据DPI流量特征标签库执行DPI分析识别法，分离出各应用流量，并输出，3、对于上步完成后剩下的加密和未知流量，采用半监督机器学习算法分离并输出加密流量，余下的标识为未知的网络应用流量，4、对标识为未知的网络应用流量，按分组长度执行基于最长公共子序列的应用层特征标签自动提取，5、将上步中自动提取的新特征标签经确认补充到DPI特征标签库，输出已确认应用类型并添加标记的该未知应用流量。
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