Abstract-Monitoring av nätverksprestanda i höghastighetsinternet infrastruktur är en utmanande uppgift, eftersom kraven för den givna kvalitetsnivån är tjänsteberoende. Backbone QoS övervakning och analys i Multi-hop Networks kräver därför kunskap om typer av applikationer som bildar nuvarande nätverkstrafik. För att övervinna nackdelarna med befintliga metoder för trafikklassificering föreslogs användning av C5.0 Machine Learning Algorithm (MLA). På grundval av statistisk trafikinformation från frivilliga och C5.0-algoritm konstruerade vi en förstärkt klassificering, som visade sig ha förmåga att skilja mellan 7 olika tillämpningar i testuppsättningen 76.632-1.622.710 okända fall med en genomsnittlig noggrannhet på 99,3-99,9 %. Denna höga noggrannhet uppnåddes genom att använda högkvalitativa träningsdata som samlats in av vårt system, en unik uppsättning parametrar som används för både träning och klassificering, en algoritm för att känna igen flödesriktningen och själva C5.0. Klassificerade program inkluderar Skype, FTP, dataflöde, webbläsartrafik, webbradio, interaktivt spelande och SSH. Vi genomförde efterföljande försök med hjälp av olika uppsättningar parametrar och både utbildnings- och klassificeringsalternativ. Detta dokument visar hur vi samlat in korrekta trafikdata, presenterar argument som används i klassificeringsprocessen, introducerar C5.0-klassaren och dess alternativ, och slutligen utvärderar och jämför de erhållna resultaten.
I REF har författarna fokuserat på klassificeringen av nätverkstrafiken, C5.0 algoritm har genomförts och resultatet var bättre än resultatet av C4.5 algoritmen.
A method for classification of network traffic based on C5.0 Machine Learning Algorithm
{'venue': '2012 International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC)', 'journal': '2012 International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}