[发明专利]一种基于本体知识推理的并行网络流量分类方法有效
| 申请号： | 201510974162.X | 申请日： | 2015-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN105516020B | 公开（公告）日： | 2018-09-11 |
| 发明（设计）人： | 陶晓玲;韦毅;王勇;孔德艳;亢蕊楠;伍欣 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L12/851 | 分类号： | H04L12/851 |
| 代理公司： | 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 | 代理人： | 欧阳波 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于本体知识推理的并行网络流量分类方法，步骤为：Ⅰ、利用决策树算法训练已标记应用类型的网络流量训练样本集，建立网络流量的决策树分类模型，并将其转化成推理规则集；Ⅱ、采用Jena工具包将推理规则集构造成推理机，借助MapReduce并行计算框架，调用推理机进行并行知识推理，挖掘出网络流量本体中网络流量实例和网络应用类型的对应关系，对网络流量实例标记网络应用类型，完成网络流量分类。本发明引入并行处理技术MapReduce，以云计算为网络流量本体知识推理的存储和计算资源，对网络流量实例进行并行化分类，有效提高分类效率；结合机器学习和本体知识推理，构建推理规则集，直接针对网络流量本体中的流量实例进行有效分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 本体 知识 推理 并行 网络流量 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于本体知识推理的并行网络流量分类方法，根据互联网网络流量采集环境和流量的信息资源构建多层的网络流量本体，将互联网中的每条网络流量对应网络流量本体中的一个网络流量实例，按如下步骤进行分类：Ⅰ、建立决策树分类模型并生成推理规则集在互联网中选取网络流量作为样本，已标记应用类型的网络流量样本作为网络流量训练样本集，利用决策树算法训练已标记应用类型的网络流量训练样本集，建立网络流量的决策树分类模型，并将决策树分类模型转化成推理规则集；Ⅱ、通过知识推理对网络流量实例进行并行化分类采用Jena工具包将步骤Ⅰ生成的推理规则集构造成相应的推理机；对已构建的网络流量本体，借助MapReduce并行计算框架，调用推理机进行并行知识推理，即挖掘出网络流量本体中网络流量实例和网络应用类型的对应关系，对网络流量实例进行网络应用类型标记，完成网络流量分类。
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