[发明专利]一种基于本体的并行网络流量分类方法

摘要

本发明公开了一种基于本体的并行网络流量分类方法，该方法建立在Map Reduce并行计算架构之上，结合网络流量本体结构，设计基于Map Reduce的网络流量本体构建方法，及并行知识推理的网络流量分类方法，基于Map Reduce的网络流量本体构建效率明显高于单机环境，而且适当增加计算节点使得加速比线性提升，Map Reduce并行处理技术可以有效地提高网络流量本体构建的效率及网络流量的分类效率，可以适应大规模复杂网络流量的实时、准确分类。

主权项

一种基于本体的并行网络流量分类方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）参数的设定令N_i(1≤i≤n)表示第i个网络节点ID，IP_i表示第i个网络节点的IP，I_i表示第i个网络节点的相关信息，F_j(1≤j≤m)表示第j条网络流量标识，O_j表示第j条网络流量的本体，M_NF表示从网络节点流量数据到网络流量的映射，R_FO表示从网络流量到网络流量本体的映射；（2）启动对应函数根据每个网络节点启动对应的Map函数，其中，每个Map函数以键值对<N_i， IP_i>作为输入；（3）传入结果Map函数根据IP_i操作网络节点，收集网络节点相关信息I_i，并调用网络流量采集工具捕获网络数据包，然后将采集到的所有资源传入Combiner中间结果；（4）信息整合成网络流量Combiner根据过滤规则提取所需网络流量信息，并将数据包整合成网络流量F_j，以键值对<I_i，F_j>的形式传给Reduce函数，此时，传向Reduce函数的每个键值对就对应着一条完整的网络流量信息；（5）自定位Reduce函数根据接收到的键值对计算流量统计特征，并用本体语言OWL做统一资源描述，借助本体建模工具Protégé的API，完成网络流量本体的构建；（6）流量分类接着分析网络流量本体的内部结构，将其转换成知识推理的规则集形式，然后将本体流量实例和规则集一并输入并行知识推理引擎，得出分类结果。