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公开(公告)号：CN104702465B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201510066197.3
申请日：2015-02-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种并行网络流量分类方法，基于Hadoop集群平台提供的MapReduce并行框架，先对数据集进行预处理，通过特征选择方法对高维网络流量数据降维，去除不相关以及冗余特征；然后通过选择性集成学习训练多个基分类器，选出其中准确率高以及差异性大的基分类器集成；最后通过多数投票方式得出最终分类结果。本发明能够有效的解决海量数据降维及分类问题，很大程度上提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN104283742A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410619192.4
申请日：2014-11-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的网络数据包过滤方法，先采集网络数据包，并将其存储到一个数据缓冲器中，再对其头部信息进行提取，接着将提取到的相关信息存入SRAM中，与此同时将提取到IP地址作为访问SDRAM的地址去读取过滤控制位信息，得出明确通过与否信号，对数据缓冲器中数据让其通过与否，查询成功则数据转发，否则丢弃。通过上位机配置过滤规则集为IP数据包格式以DMA方式传输到底层FPGA中，通过解析并将过滤控制位信息写入SDRAM中，用于过滤查询。上述设计充分发挥FPGA硬件快速并行计算优势，满足线速过滤要求，实现高速网络数据包过滤和统计显示数据流相关信息。
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公开(公告)号：CN104702465A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510066197.3
申请日：2015-02-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种并行网络流量分类方法，基于Hadoop集群平台提供的MapReduce并行框架，先对数据集进行预处理，通过特征选择方法对高维网络流量数据降维，去除不相关以及冗余特征；然后通过选择性集成学习训练多个基分类器，选出其中准确率高以及差异性大的基分类器集成；最后通过多数投票方式得出最终分类结果。本发明能够有效的解决海量数据降维及分类问题，很大程度上提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN104283742B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201410619192.4
申请日：2014-11-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的网络数据包过滤方法，先采集网络数据包，并将其存储到一个数据缓冲器中，再对其头部信息进行提取，接着将提取到的相关信息存入SRAM中，与此同时将提取到IP地址作为访问SDRAM的地址去读取过滤控制位信息，得出明确通过与否信号，对数据缓冲器中数据让其通过与否，查询成功则数据转发，否则丢弃。通过上位机配置过滤规则集为IP数据包格式以DMA方式传输到底层FPGA中，通过解析并将过滤控制位信息写入SDRAM中，用于过滤查询。上述设计充分发挥FPGA硬件快速并行计算优势，满足线速过滤要求，实现高速网络数据包过滤和统计显示数据流相关信息。
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