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一种基于本体的并行网络流量分类方法

陶晓玲,  韦毅,  王勇

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陶晓玲, 韦毅, 王勇. 一种基于本体的并行网络流量分类方法[J]. 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 417-422.
引用本文: 陶晓玲, 韦毅, 王勇. 一种基于本体的并行网络流量分类方法[J]. 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 417-422.
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TAO Xiao-ling, WEI Yi, WANG Yong. An Ontology Based Parallel Network Traffic Classification Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2016, 45(3): 417-422.
Citation: TAO Xiao-ling, WEI Yi, WANG Yong. An Ontology Based Parallel Network Traffic Classification Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2016, 45(3): 417-422.
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一种基于本体的并行网络流量分类方法

详细信息

  • 中图分类号: TP393

An Ontology Based Parallel Network Traffic Classification Method

  • 摘要: 海量网络流量数据的处理与单一节点的计算能力瓶颈这一矛盾导致数据分类效率低,无法满足现实需求。为解决这一问题,结合本体与MapReduce技术各自在海量异构数据描述与处理方面的优势,提出一种基于本体的并行网络流量分类方法。该方法基于MapReduce并行计算架构,根据网络流量本体结构,对网络流量本体并行化构建;通过并行知识推理完成基于流量统计特征的网络流量分类。实验结果表明,集群环境下基于MapReduce的网络流量本体构建效率明显高于单机环境,而且适当增加计算节点使得加速比线性提升;并行知识推理的分类方法能够有效地提高大规模网络流量的分类效率。
  • [1] WANG Yu, XIANG Yang, ZHANG Jun, et al. Internet traffic classification using constrained clustering[J]. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2014, 25(11):2932-2943.
    [2] CARELA-ESPAÑOL V, BARLET-ROS P, MULA-VALLS O, et al. An autonomic traffic classification system for network operation and management[J]. Journal of Network and Systems Management, 2015, 23(3):401-419.
    [3] 刘凯鹏, 方滨兴.基于社会性标注的本体学习方法[J]. 计算机学报, 2010, 33(10):1823-1834. LIU Kai-peng, FANG Bin-xing. Ontology induction based on social annotations[J]. Chinese Journal of Computers, 2010, 33(10):1823-1834.
    [4] 陶晓玲, 韦毅, 孔德艳, 等. 基于本体的网络流量分类方法[J]. 计算机工程与设计, 2016, 37(1):31-36. TAO Xiao-ling, WEI Yi, KONG De-yan, et al. Network traffic classification method based on ontology[J]. Computer Engineering and Design, 2016, 37(1):31-36.
    [5] HAUG P J, FERRARO J P, HOLMEN J, et al. An ontology-driven, diagnostic modeling system[J]. Journal of the American Medical Informatics Association, 2013, 20(e1):e102-e110.
    [6] OELLRICH A, WALLS R L, CANNON E K S, et al. An ontology approach to comparative phenomics in plants[J]. Plant Methods, 2015, 11(1):10.
    [7] AZEVEDO C L B, IACOB M E, ALMEIDA J P A, et al. Modeling resources and capabilities in enterprise architecture:a well-founded ontology-based proposal for archimate[J]. Information Systems, 2015, 54(12):235-262.
    [8] EBRAHIMIPOUR V, YACOUT S. Ontology-based schema to support maintenance knowledge representation with a case study of a pneumatic valve[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics:Systems, 2015, 45(4):702-712.
    [9] Gene Ontology Consortium. Gene ontology annotations and resources[J]. Nucleic Acids Research, 2013, 41(D1):D530-D535.
    [10] ALMENDROS-JIMENEZ J M, DOMENE L, PIEDRAFERNANDEZ J A. A framework for ocean satellite image classification based on ontologies[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2013, 6(2):1048-1063.
    [11] ZHANG Xiao-wei, HU Bin, MA Xu, et al. Ontology driven decision support for the diagnosis of mild cognitive impairment[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2013, 113(3):781-791.
    [12] PIETRZYK M, JANOWSKI L, URVOY-KELLER G, Toward systematic methods comparison in traffic classification[C]//Wireless Communications and Mobile Computing Conference(IWCMC), 20117th International. Istanbul:IEEE, 2011:1022-1027.
    [13] GU Cheng-jie, ZHANG Shun-yi, XUE Xiao-zhen. Online self-learning internet traffic classification based on profile and ontology[J]. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(4):81-91.
    [14] XIN Jun-chang, WANG Zhi-qiong, CHEN Chen, et al. ELM*:Distributed extreme learning machine with map reduce[J]. World Wide Web, 2014, 17(5):1189-1204.
    [15] CHEN Jiao-yan, CHEN Hua-jun, WAN Xiang-yi, et al. MR-ELM:a map reduce-based framework for large-scale elm training in big data era[J]. Neural Computing and Applications, 2016, 27(1):101-110.
    [16] Al-KHATEEB T M, MASUD M M, KHAN L, et al. Cloud guided stream classification using class-based ensemble[C]//Proceedings of 2012 IEEE 5th International Conference on Cloud Computing (CLOUD). Honolulu, HI, USA:[s.n.], 2012:694-701.
    [17] SARA DEL RÍO, VICTORIA LÓPEZ, JOSÉ MANUEL BENíTEZ, et al. On the use of map reduce for imbalanced big data using random forest[J]. Information Sciences, 2014, 258(11):112-137.
    [18] 郑天红. 基于Hadoop的网络流量分流并行化设计[D]. 呼和浩特:内蒙古大学, 2012. ZHENG Tian-hong. Design and Implementation of the parallelization based on hadoop model network traffic diversion[D]. Huhehaote:Inner Mongolia University, 2012.
    [19] MU Xue-feng, WU Wen-jun. A parallelized network traffic classification based on hidden markov model[C]//Proceedings of 2011 International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery. Beijing:[s.n.], 2011:107-112.
    [20] DAI Chao-fan, FENG Yang-he, ZHANG Peng-cheng. Retracted article:Research of ontology-based model representation method[C]//Proceedings of 2010 Second International Conference on Information Technology and Computer Science. Kiev, Ukraine:[s.n.], 2010:364-367.
  • [1] 闫丽丽, 颜金歌, 张仕斌.  基于自适应网络的量子模糊推理系统 . 电子科技大学学报, 2023, 52(4): 482-488. doi: 10.12178/1001-0548.2022220
    [2] 张云春, 王旺旺, 李成杰, 廖梓琨, 封凡, 林英.  物联网中融合网络流量的恶意软件检测 . 电子科技大学学报, 2023, 52(4): 602-609. doi: 10.12178/1001-0548.2022146
    [3] 丁要军, 王安宙.  基于CWGAN-GP平衡化的网络恶意流量识别方法 . 电子科技大学学报, 2022, 51(5): 760-765. doi: 10.12178/1001-0548.2022011
    [4] 韩仪, 冯鑫, 周金连, 吴晔, 肖井华.  知识标签网络生成机制研究 . 电子科技大学学报, 2021, 50(2): 294-302. doi: 10.12178/1001-0548.2020084
    [5] 温怀玉, 霍伟东.  无线传感器网络流量重分配拥塞控制算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(2): 407-411. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.015
    [6] 陈莉, 刘弘.  基于跨本体语义相关的三维模型检索方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(4): 585-590. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.018
    [7] 李晓瑜, 俞丽颖, 雷航, 唐雪飞.  一种K-means改进算法的并行化实现与应用 . 电子科技大学学报, 2017, 46(1): 61-68. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.01.010
    [8] 罗永刚, 陈兴蜀, 杨露.  一种Mapreduce作业内存精确预测方法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(6): 986-991. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.019
    [9] 陶晓玲, 韦毅, 王勇.  一种基于本体的并行网络流量分类方法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 417-422. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.018
    [10] 柏骏, 夏靖波, 鹿传国, 李明辉, 任高明.  基于RVM的网络流量分类研究 . 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 241-246. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.016
    [11] 张永平, 张功萱, 朱昭萌.  物联网中压缩感知算法的云加速方法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 413-419. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.017
    [12] 邵小强, 马宪民.  基于混沌的煤矿监测网络流量异变的预测 . 电子科技大学学报, 2012, 41(3): 424-428. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.03.020
    [13] 欧鹏, 李志蜀, 胡建, 林珣.  利用Betweenness Centrality计算网络流量矩阵的新算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 152-157. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.029
    [14] 谭骏, 陈兴蜀, 杜敏, 朱锴.  基于自适应BP神经网络的网络流量识别算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(4): 580-585. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.04.020
    [15] 钟秀琴, 符红光, 丁盘苹.  基于本体与Prolog的平面几何定理证明 . 电子科技大学学报, 2011, 40(3): 429-434. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.03.020
    [16] 蒋定德, 胡光岷, 倪海转.  IP骨干网络流量矩阵估计算法研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 420-424. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.021
    [17] 陈文宇, 张忠全, 向涛, 桑楠.  基于相似度的语义Web服务发现技术研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 896-899,910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.019
    [18] 潘斌, 郭红霞.  MPI环境下的几何定理并行自动推理 . 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 908-912.
    [19] 艾未华, 宋自林, 魏磊, 吴量.  基于领域本体的Web服务发现 . 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 506-509.
    [20] 陆庆, 周世杰, 秦志光, 吴春江.  对等网络流量检测技术 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1333-1337.
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出版历程
  • 刊出日期:  2016-06-15

一种基于本体的并行网络流量分类方法

  • 刊出日期: 2016-06-15

  • 中图分类号: TP393

摘要: 海量网络流量数据的处理与单一节点的计算能力瓶颈这一矛盾导致数据分类效率低,无法满足现实需求。为解决这一问题,结合本体与MapReduce技术各自在海量异构数据描述与处理方面的优势,提出一种基于本体的并行网络流量分类方法。该方法基于MapReduce并行计算架构,根据网络流量本体结构,对网络流量本体并行化构建;通过并行知识推理完成基于流量统计特征的网络流量分类。实验结果表明,集群环境下基于MapReduce的网络流量本体构建效率明显高于单机环境,而且适当增加计算节点使得加速比线性提升;并行知识推理的分类方法能够有效地提高大规模网络流量的分类效率。

English Abstract

陶晓玲, 韦毅, 王勇. 一种基于本体的并行网络流量分类方法[J]. 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 417-422.
引用本文: 陶晓玲, 韦毅, 王勇. 一种基于本体的并行网络流量分类方法[J]. 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 417-422.
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TAO Xiao-ling, WEI Yi, WANG Yong. An Ontology Based Parallel Network Traffic Classification Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2016, 45(3): 417-422.
Citation: TAO Xiao-ling, WEI Yi, WANG Yong. An Ontology Based Parallel Network Traffic Classification Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2016, 45(3): 417-422.
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