| 发明名称 |
一种自动化挖掘比特粒度特征的网络流量分类与应用识别方法 |
| 摘要 |
本发明公开了自动化挖掘比特粒度特征的网络流量分类与应用识别方法。该方法包括：步骤1，创建指定网络应用流量的事项数据库D<sub>old</sub>；步骤2，建立指定哈希表Bit-Table，产生新事项数据库D<sub>new</sub>；步骤3，构建基于D<sub>new</sub>的前缀树Miner-Tree；步骤4，基于最小支持度和最小置信度的剪枝，形成比特粒度特征；步骤5，基于比特粒度特征的网络应用流量识别。 |
| 申请公布号 |
CN105071984A |
申请公布日期 |
2015.11.18 |
| 申请号 |
CN201510426290.0 |
申请日期 |
2015.07.21 |
| 申请人 |
卢永强;袁振龙;王秋晨 |
发明人 |
卢永强;袁振龙;王秋晨 |
| 分类号 |
H04L12/26(2006.01)I |
主分类号 |
H04L12/26(2006.01)I |
| 代理机构 |
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代理人 |
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| 主权项 |
一种自动化挖掘比特粒度特征的网络流量分类与应用识别方法，其特征在于，包括：步骤1，创建指定网络应用流量的事项数据库D<sub>old</sub>；步骤2，建立指定哈希表Bit‑Table，产生新事项数据库D<sub>new</sub>；步骤3，构建基于D<sub>new</sub>的前缀树Miner‑Tree；步骤4，基于最小支持度和最小置信度的剪枝，形成比特粒度特征；步骤5，基于比特粒度特征的网络应用流量识别。 |
| 地址 |
100085 北京市海淀区西二旗百度大厦c座 |
