基于特征词的网络流量分类方法研究的中期报告一、选题背景现今互联网发展迅速，人们对互联网的需求不断增加，网络流量量也在逐年增长。为了提高网络安全和满足不同网络服务需求，网络流量分类技术得到了广泛关注和研究。网络流量分类是指将互联网中传输的数据流识别和分类到不同的应用程序或服务，如Web、FTP、电子邮件等。网络流量分类技术的研究对于保障网络的正常运行和保障用户信息的安全具有重要意义。目前，基于特征词的网络流量分类方法得到了广泛应用和研究。该方法可以通过分析数据包的负载，提取特征词进行数据分类。这是一种非常高效和准确的分类方法。在实际应用中，基于特征词的网络流量分类方法已经取得了很好的效果。但是，在应用过程中，也存在一些问题，例如分类结果的准确性、分类效率、特征词的选择等问题。因此，对于基于特征词的网络流量分类方法进行深入研究具有重要意义。二、研究目的本研究主要旨在探究基于特征词的网络流量分类方法，对该方法进行优化和改进，并进一步提高网络流量分类的准确率和效率。具体的研究目标包括：1.分析现有的基于特征词的网络流量分类方法，从而深入了解该方法的优缺点和存在的问题。2.设计和实现基于特征词的网络流量分类算法，包括特征词的提取方法、分类算法等。3.通过实验评估，对比结果与已有的网络流量分类方法，验证本研究提出的算法优越性和可行性。三、研究内容和进度计划1.研究现有的基于特征词的网络流量分类方法。(1)概述网络流量分类技术。(2)分类现有的基于特征词的网络流量分类方法。(3)分析各种方法的优缺点和存在的问题。(4)指出需要改进的问题和可能的解决方案。2.设计和实现基于特征词的网络流量分类算法。(1)提取特征词。(2)分类算法实现。(3)建立分类模型。(4)设计并实现实验环境。3.通过实验评估，对比结果与已有的网络流量分类方法，验证本研究提出的算法优越性和可行性。(1)数据集选取和预处理。(2)指标选择。(3)实验结果分析和比较。(4)结论和展望。预计完成时间表：第一阶段(2019年6月-2019年8月)：研究现有的网络流量分类方法。第二阶段(2019年8月-2019年10月)：设计和实现基于特征词的网络流量分类算法。第三阶段(2019年10月-2020年1月)：进行实验评估、结果分析和比较，撰写论文。四、研究意义本研究主要在于对于基于特征词的网络流量分类方法进行深入研究，探究其在提高网络流量分类效率和准确率方面的优势。通过本研究，可以更深入地了解并优化特征词的提取和分类算法，为网络流量分类的应用提供更加精确和可靠的解决方案，提高网络安全和服务质量。