一种网络流行为的特征刻画方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种网络流行为的特征刻画方法和系统，所述方法包括：随机抓取网络流量数据；计算所述网络流量数据的高阶矩和高阶累积量；根据所述高阶矩和高阶累积量对网络流进行分类识别。

【技术实现步骤摘要】
一种网络流行为的特征刻画方法和系统
本专利技术涉及网络流数据统计技术，尤指一种网络流行为的特征刻画方法和系统。
技术介绍
网络流量通常涉及到主机、网络、应用以及用户等多个紧密联系的实体，是一个多因素融合的、复杂的系统概念。每个网络应用都有自己的流量行为特征，随着各种网络新型应用和网络应用协议的不断出现，网络流量的复杂性也日益增加，其多变、动态、异质的特性更加明显。但是，目前对网络流量分类识别技术的研究没有得到足够的重视，缺乏对用户网络行为的准确理解与描述，难以进行精确的网络趋势分析，进而也难以实施有效的网络动态管理，影响了人们对网络资源的利用。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种网络流行为的特征刻画方法和系统，实现了对网络流量的分类识别。为了达到本专利技术目的，本专利技术提供了一种网络流行为的特征刻画方法，所述方法包括：随机抓取网络流量数据；计算所述网络流量数据的高阶矩和高阶累积量；根据所述高阶矩和高阶累积量对所述网络流进行分类识别。可选的，所述方法还包括：根据所述高阶矩和高阶累积量判断网络是否被干扰。可选的，所述随机抓取网络流量数据，包括：利用网络封包分析工具随机本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络流行为的特征刻画方法，其特征在于，所述方法包括：随机抓取网络流量数据；计算所述网络流量数据的高阶矩和高阶累积量；根据所述高阶矩和高阶累积量对所述网络流进行分类识别。

【技术特征摘要】
1.一种网络流行为的特征刻画方法，其特征在于，所述方法包括：随机抓取网络流量数据；计算所述网络流量数据的高阶矩和高阶累积量；根据所述高阶矩和高阶累积量对所述网络流进行分类识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述高阶矩和高阶累积量判断网络是否被干扰。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述随机抓取网络流量数据，包括：利用网络封包分析工具随机抓取网络流量数据。4.一种网络流行为的特征刻画系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：文钧正，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41