О МЕТОДЕ ИЗВЛЕЧЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИОННЫХ ПРИЗНАКОВ СЕТЕВЫХ ТРАФИКОВ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СИГНАЛОВ

Современные сетевые трафики имеют множество признаков и динамических свойств, которые отражают поведение сети и активность пользователей. Признаки сетевых трафиков играют важную роль в их классификации. Однако традиционно используемые признаки не отражают сложный нелинейный характер сетевых трафиков и не обеспечивают высокую точность классификации. Известно, что сетевые трафики имеют нестационарный характер и нелинейные динамические характеристики, такие, как самоподобия, мультифрактальность, долговременная зависимость и периодичность. Поэтому очень актуально извлечение новых робастных классификационных признаков, которые повысят точность классификации сетевых трафиков. Для решения этой проблемы наиболее перспективным методом является спектральный анализ сигналов сетевых трафиков. В работе для спектрального анализа сигналов сетевых трафиков предлагается использовать вейвлет-преобразование, через которое можно определить энергетические характеристики сигналов сетевых трафиков, используемых в качестве классификационных признаков.