《表1 与时间相关的流特征》

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《GBDT与LR融合模型在加密流量识别中的应用》

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流量统计特征的选择往往决定了不同场景下网络流量分类结果的好坏，Moore等人[20]总结了共计248种流量统计特征。流通常是指包含相同五元组{源IP地址，源端口号，目的IP地址，目的端口号，协议}的一组流量。从流量的方向上，流又可被划分为双向流和单向流[21]，其中第一个数据包的源IP和目的IP决定了方向。本文选用由Lashkari等人[16]提出的与时间相关的流特征，详细说明如表1所示。