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.
Nguyen m.fl. REF gav sammanhang och motiv för tillämpning av ML-teknik på IP-trafikklassificering, och gick igenom några viktiga arbeten.
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']}