Klassificering av nätverkstrafik med hjälp av portbaserade eller nyttolastbaserade analyser blir allt svårare med många peer-to-peer-tillämpningar (P2P) som använder dynamiska portnummer, maskerad teknik och kryptering för att undvika upptäckt. Ett alternativt tillvägagångssätt är att klassificera trafiken genom att utnyttja de särskilda egenskaperna hos tillämpningar när de kommunicerar på ett nät. Vi följer detta senare tillvägagångssätt och visar hur klusteranalys kan användas för att effektivt identifiera trafikgrupper som är likartade med hjälp av enbart transportlagerstatistik. Vårt arbete omfattar två oövervakade klusteralgoritmer, nämligen K-Means och DBSCAN, som tidigare inte har använts för klassificering av nätverkstrafik. Vi utvärderar dessa två algoritmer och jämför dem med den tidigare använda AutoClass-algoritmen med hjälp av empiriska Internetspår. De experimentella resultaten visar att både K-Means och DBSCAN fungerar mycket bra och mycket snabbare än AutoClass. Våra resultat indikerar att även om DBSCAN har lägre noggrannhet jämfört med K-Means och AutoClass producerar DBSCAN bättre kluster.
Erman m.fl. REF utvärderade två olika klusteralgoritmer, -medel och DBSCAN, för nättrafik klassificering problem.
Traffic classification using clustering algorithms
{'venue': "MineNet '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}