Abstract-The research community har börjat leta efter IP trafik klassificering tekniker som inte är beroende av "kända" TCP eller UDP port nummer, eller tolka innehållet i paket nyttolaster. Nytt arbete håller på att utvecklas när det gäller användningen av statistiska trafikkarakteristika för att underlätta identifierings- och klassificeringsprocessen. Detta undersökningspapper undersöker framväxande forskning om tillämpningen av maskininlärning (ML) tekniker för IP-trafik klassificering - en tvärvetenskaplig blandning av IP-nätverk och data mining tekniker. Vi tillhandahåller sammanhang och motivation för tillämpning av ML-teknik på IP-trafikklassificering, och ser över 18 betydande arbeten som omfattar den dominerande perioden från 2004 till början av 2007. Dessa verk kategoriseras och granskas enligt deras val av ML-strategier och primära bidrag till litteraturen. Vi diskuterar också ett antal centrala krav för anställning av ML-baserade trafikklassare i operativa IP-nätverk, och kritiserar kvalitativt i vilken utsträckning de granskade arbetena uppfyller dessa krav. Även öppna frågor och utmaningar på området diskuteras.
På grund av detta har forskarsamhället föreslagit nya metoder baserade på användningen av statistiska trafikkarakteristika (eller inneboende trafikkarakteristika) och ytterligare tillämpa, typiskt, maskininlärning (ML) tekniker REF att klassificera.
A survey of techniques for internet traffic classification using machine learning
{'venue': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'journal': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}