基于随机森林的物联网设备流量分类算法

作     者：李锐光 段鹏宇 沈蒙 祝烈煌 LI Ruiguang;DUAN Pengyu;SHEN Meng;ZHU Liehuang

作者机构：北京理工大学网络空间安全学院北京100081 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2022年第48卷第2期

页      面：233-239页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：物联网(IoT) 流量分类算法 随机森林 特征向量 流信息 数据包信息 

摘      要：物联网(IoT)设备流量分类对网络资产管理有重要意义,基于流量统计的分类技术是当前研究热点。已有算法主要基于流信息建立特征向量,而对数据包信息利用较少。改进了基于随机森林的物联网设备流量分类算法,基于流信息和流数据包信息共同建立特征向量。实验结果表明:所提算法与其他算法相比,所提算法的平均分类准确率由56%提高到82%,平均召回率由47%提高到67%,平均F_(1)得分由0.43提高到0.74,混淆矩阵对比也有明显提升,因此具备更好的分类效果。