一种基于本体的网络流量分类方法

摘要

本发明为一种基于本体的网络流量分类方法，主要步骤为：Ⅰ、构建网络流量本体对网络流量信息资源进行分层描述；Ⅱ、利用决策树算法训练已标记应用类型的网络流量训练样本集，建立网络流量的决策树分类模型，并生成推理规则集；Ⅲ、采用Jena工具包将推理规则集构造成推理机，用其对网络流量本体进行知识推理，对网络流量本体中网络流量实例进行应用类型标记，完成网络流量分类。本发明利用本体描述和管理网络流量信息资源，借助知识推理实现流量分类，有针对性地解决网络流量信息资源一致性描述，克服传统网络流量分类的低复用、低共享、语义表达能力差等问题，有助提高领域知识管理和分类性能，为大规模复杂网络环境下实时网络流量分类提供新方法。

主权项

一种基于本体的网络流量分类方法，主要包括如下步骤：Ⅰ、构建网络流量本体构建网络流量本体对网络流量信息资源进行分层描述；Ⅱ、建立决策树分类模型并生成推理规则集利用决策树算法训练已标记应用类型的网络流量训练样本集，建立网络流量的决策树分类模型，并将决策树分类模型转化成推理规则集；Ⅲ、通过知识推理得到分类结果采用Jena工具包将步骤Ⅱ生成的推理规则集构造成相应的推理机，并用该推理机对步骤Ⅰ构建的网络流量本体进行知识推理，即挖掘出网络流量本体中网络流量实例和网络应用类型之间的对应关系，并对网络流量实例进行网络应用类型标记，完成网络流量分类。