基于机器学习的网络流量分析综述  

A Review of Network Traffic Analysis Based on Machine Learning

作　　者：唐政治 曾学文[1,2] 陈君 郭志川[1,2] TANG Zhengzhi;ZENG Xuewen;CHEN Jun;GUO Zhichuan(National Network New Media Engineering Research Center,Institute of Acoustics,Chinese Academy of Sciences,Beijing,100190,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,100049,China)

机构地区：[1]中国科学院声学研究所,国家网络新媒体工程技术研究中心,北京100190 [2]中国科学院大学,北京100049

出　　处：《网络新媒体技术》2020年第5期1-8,共8页Network New Media Technology

基　　金：中国科学院战略性科技先导专项课题:SEANET技术标准化研究与系统研制(课题号:XDC02010701)。

摘　　要：网络流量分析是对网络流量进行采集并分析以准确获取网络流量信息的重要技术手段,其可以帮助网络管理者有效地进行网络规划、网络优化、网络监控、流量趋势分析等工作。本文从网络流量的预测、网络流量的识别以及网络异常流量的检测3个方面回顾了机器学习技术应用在网络流量分析上的研究成果,并对基于机器学习的网络流量分析技术趋势及未来研究方向进行展望。Network traffic analysis is an important technical means for collecting and analyzing network traffic to accurately obtain network traffic information.It can help network administrators effectively perform network planning,network optimization,network monitoring,traffic trend analysis and so on.This paper reviews the research results of machine learning technology applied to network traffic analysis from the aspects of network traffic prediction,network traffic identification and network abnormal traffic detection,and looking forward the trend of network traffic analysis technology based on machine learning and future research directions.

关 键 词：网络流量预测 网络流量识别 网络异常流量检测 机器学习 

分 类 号：TP393.06[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP181[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]