Korrekt trafikklassificering är av grundläggande betydelse för många andra nätverksamheter, från säkerhetsövervakning till redovisning, och från tjänstekvalitet till att ge operatörer användbara prognoser för långsiktig tillhandahållande. Vi använder en Naïve Bayes uppskattning för att kategorisera trafik per applikation. Unikt, vårt arbete kapitaliserar på hand-klassificerade nätverksdata, med hjälp av det som indata till en övervakad Naïve Bayes uppskattning. I detta dokument illustrerar vi den höga noggrannhet som kan uppnås med Naïve Bayes uppskattning. Vi illustrerar vidare den förbättrade noggrannheten hos förfinade varianter av denna estimator. Våra resultat indikerar att med den enklaste av Naïve Bayes uppskattning kan vi uppnå ca 65% noggrannhet per flöde klassificering och med två kraftfulla finesser kan vi förbättra detta värde till bättre än 95%; detta är en stor förbättring jämfört med traditionella tekniker som uppnår 50-70%. Medan vår teknik använder träningsdata, med kategorier som härrör från paketinnehåll, all vår utbildning och testning gjordes med hjälp av sidhuvud-härledda discriminatorer. Vi betonar detta som en kraftfull aspekt av vår strategi: att använda prover av välkänd trafik för att tillåta kategorisering av trafik med användning av allmänt tillgänglig information ensam.
REF gör en omfattande studie av lämpligheten hos en Naïve Bayes-klassificering för klassificering av Internettrafik.
Internet traffic classification using bayesian analysis techniques
{'venue': "SIGMETRICS '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}