网络应用程序分类的多样化组合特征选择算法

蒋胜利，张文祥，张军英

(1.洛阳师范学院 电子商务学院，河南 洛阳 471934；2.西安电子科技大学 计算机科学与技术学院，陕西 西安 710071)

0 引言

互联网高速发展，据中国互联网络信息中心(CNNIC)公布的数据，2020年1-6月，移动互联网接入流量消费达745亿GB(第46次中国互联网络发展状况统计报告，http://www.gov.cn/xinwen/2020-09-29/5548176/files/1c6b4a2ae06c4ffc8bccb49da353495e.pdf)，各种各样的网络应用程序层出不穷。互联网的应用从简单的文字信息交流和门户网站的信息展示，发展到现在的游戏、视频、旅游等各种不同的网络应用程序。多样的互联网应用极大的丰富了人们的生活，随之而来网络流量的增大，使对网络环境的监控与管理要求越来越高，不仅需要分析网络流量，更需要对网络上所运用的应用程序进行实时分类，是较流量分析的更深层次分析的需要[1]。

本文的选题意义和价值表现在：所提出的方法能够快速高效地从数据中找出多样化网络应用的特征表示，并基于此对网络应用程序进行高质量分类，从而为对大量、多样、高速的网络应用环境的进一步分析、高效监督与有效控制，奠定基础和技术保障。

表1 部分特征名称及其含义

在对网络应用程序分类与识别这一问题上，当前使用报文解析的方式得到各种包含大量网络流量特征数据集，具体的流量特征及其含义部分示于表1中。针对这些网络流量特征，文献[2]提出了基于特征选择的业务流网络应用分类算法，但所选择的特征严重依赖于后续所采用的分类器的类型，从而不能表征和解释网络应用程序的特征；……