基于机器学习的网络流量识别方法研究.pdf

基于机器学习的网络流量识别方法研究 本文主要探究基于机器学习的网络流量识别方法，首先以网络流量识别方法为切入点，分析SVM算法与AdaBoost算法结合应用，进而提出了算法改进措施及算法流程，最后以此为研究基础进行实验分析。实验结果表明，该算法对于各类文件数据的准确率及反馈率均能满足网络流量识别需求。 机器学习是指通过融合诸多学科，使得自身具备各种学科优势，能够模仿人类大脑，在环境中源源不断地收集新的信息，且将其更新至已有的知识体系内，以此逐渐增强机器学习体 系对新知识的认知能力。广义而言，机器学习通过对已有经验进行归纳、分析提取生成新知识。 网络流量识别是指通过已知的大规模网络流量会话流样本数据训练识别系统，提高系统的泛化能力。 AdaBoost-SVM 算法是通过结合SVM算法与AdaBoost算法，获得SVM基识别器，且训练后根作者简介：孙裕康（1999—）,男，广东梅州人，本科。研究方向：机器学习、计算机视觉。 知识点： 1. 机器学习的定义：机器学习是指通过融合诸多学科，使得自身具备各种学科优势，能够模仿人类大脑，在环境中源源不断地收集新的信息，且将其更新至已有的知识体系内，以此逐渐增强机器学习体 系对新知识的认知能力。 2. 机器学习的分类：机器学习可以分为无督导机器学习与有督导机器学习。 3. 网络流量识别的定义：网络流量识别是指通过已知的大规模网络流量会话流样本数据训练识别系统，提高系统的泛化能力。 4. AdaBoost-SVM 算法：AdaBoost-SVM 算法是通过结合SVM算法与AdaBoost算法，获得SVM基识别器，且训练后根據樣本错误率对樣本分布重新调整，通过多次迭代即可获得不同的权重的SVM基识别器，按照权重大小集成SVM强识别器。 5. SVM算法的优点：SVM算法能够解决高维度、小样本、非线性问题。 6. AdaBoost算法的优点：AdaBoost算法作为提升方法在识别方面同样具有明显的优势，且结合成熟学习算法能够凸显其优势。 7. 机器学习在网络流量识别中的应用：机器学习可以应用于网络流量识别，以提高系统的泛化能力和准确率。 8. 机器学习的优点：机器学习能够模仿人类大脑，在环境中源源不断地收集新的信息，且将其更新至已有的知识体系内，以此逐渐增强机器学习体 系对新知识的认知能力。 9. 网络流量识别的重要性：网络流量识别对于网络安全和网络管理具有非常重要的意义，可以帮助网络管理员更好地管理网络流量，防止网络攻击和非法活动。 10. 机器学习的发展前景：机器学习的发展前景非常广阔，随着网络技术的不断发展，机器学习将扮演更加重要的角色，帮助我们更好地管理和保护网络。