文献类型：期刊文章

作　　者：蒋海军[1] 谢钧[1] 郭小帆[2] 邱宏琼[3] 强振[4]

机构地区：[1]陆军工程大学指挥控制工程学院 [2]31103部队 [3]73127部队 [4]31618部队

出　　处：《信息技术与网络安全》

年　　份：2018

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：40-45

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：网络新技术的迅猛发展,给人们生活带来了极大的便利,同时也为网络管理带来了巨大的挑战。网络流量分类作为网络安全管理的一项重要的基础性工作,是开展网络管理和流量控制的前提,具有十分重要的意义。阐述了网络流量分类中常用的基于载荷数据的深度包检测(DPI)和基于流统计特征的机器学习等技术的发展现状,特别对基础数据采集标注、软件定义网络(SDN)环境下的流量分类以及在线流量分类等热点和难点问题进行了探讨,阐述了当前研究进展情况。最后指出该领域研究未来面临的挑战。

关 键 词：流量分类  软件定义网络  机器学习  深度包检测

分 类 号：TP391.4]