基于自动化特征生成的不平衡网络流量分类方法研究  

作　　者：李国 

机构地区：[1]中电科普天科技股份有限公司

出　　处：《广东通信技术》2025年第3期53-58,共6页Guangdong Communication Technology

摘　　要：针对网络流量分布不平衡严重降低网络流量分类器的性能,提出自动化特征生成的方法实现特征生成、特征增强和特征选取。首先,从网络流量数据中提取基础特征,并使用生成器创建大量额外特征以丰富特征空间;其次,采用梯度下降的方法评估生成特征实现特征增强;再次,采用动态特征选择机制移除数据集中不重要或冗余的特征;最后,利用有效特征结合集成学习建立网络流量分类器,实现网络流量的分类。实验表明,与混合重采样的不平衡数据处理技术相比,本文采用的自动化特征生成方法对少数类分类器的性能提升具有一定的影响。

关 键 词：网络流量分类 不平衡学习 自动化特征生成 集成学习 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]