基于流记录的网络流量识别关键技术研究 PDF下载

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内容简介

流量识别对互联网的网络安全和网络管理领域具有重要意义。作者基于机器学习的识别方法，基于流量的特征属性的影响以及测度之间的相关性，通过建立标准数据集，研究报文抽样、属性选择算法对识别精度的影响，评估分类算法对属性特征在抽样条件下的敏感程度，在此基础上，建立了面向不同环境和需求的多分类器融合流量识别模型。

作者简介

 ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；董仕，男，1980年11月生，籍贯河南周口，中国计算机学会会员，Journal ；of ；Internet ；Technology(SCI期刊)、Computers&；Electrical ；Engineering(SCI期刊)特邀审稿人；KSII ；Transactions ；on ；Internet ；and ；Information ；Systems(SCI期刊)、Applied ；Mathematics&；Information ；Science(SCI期刊)审稿人。

教育背景：

1999年9月-2003年7月：河南大学计算机科学与工程学院，获计算机应用技术专业学士学位。

2006年9月-2009年7月：电子科技大学计算机科学与工程学院，获得计算机应用技术硕士学位。

2009年9月至今：东南大学计算机科学与工程学院，攻读计算机应用技术专业博士学位。

工作经历：

2003年11月-2006年6月：UMAX中国公司从事研究开发工作。

2007年9月-2008年8月：中国科学院计算技术研究所客座研究员，从事973课题的研究。  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ；  ； ；

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