【摘 要】
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由于网络流量数据高度非线性,传统的自组织映射（self-organizing maps,SOM）网络对此分类的鲁棒性和可靠性较差,提出了一种基于核函数的SOM（kernel SOM,KSOM）网络流量分类方法。该
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学CSIP广西分中心,桂林电子科技大学信息与通信学院
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由于网络流量数据高度非线性,传统的自组织映射（self-organizing maps,SOM）网络对此分类的鲁棒性和可靠性较差,提出了一种基于核函数的SOM（kernel SOM,KSOM）网络流量分类方法。该方法用核函数代替原始数据在特征空间中映射值的内积,使输入空间中复杂的流量样本结构在特征空间中得到简化,实现对有多个统计特征属性的网络流量在应用层的分类。实验结果表明,KSOM能识别新应用类型的流量,较传统的SOM更适合对网络流量进行分类,其分类准确率高于NB方法。
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