使用贝叶斯学习算法分类网络流量

作者：邱密; 阳爱民; 刘永定; 何震凯

来源：计算机工程与应用, 2010, (25): 78-81+96.

• 网络流量
• 特征选择
• 朴素贝叶斯学习器 network traffic
• feature selection
• naive Bayes classifier

随着网络应用(如P2P)的快速增长,使得传统的基于端口与有效载荷的网络流量分类方法效率大大降低。基于FCBF特征选择方法选择最优特征子集,研究使用贝叶斯学习方法对网络流量进行分类;实验结果显示提出的方法取得了较好的分类准确率。

• 出版日期2010
• 单位湖南工业大学; 广东外语外贸大学