一种基于SVM的P2P网络流量分类方法

提出一种基于SVM的P2P网络流量分类的方法。这种方法利用网络流量的统计特征和基于统计理论的SVM方法,对不同应用类型的P2P网络流量进行分类研究。主要对文件共享中的BitTorrent,流媒体中的PPLive,网络电话中的Skype,即时通讯中的MSN 4种P2P网络流量进行分类研究。介绍了基于SVM的P2P流量分类的整体框架,描述了流量样本的获取及处理方法,并对分类器的构建及实验结果进行了介绍。实验结果验证了提出方法的有效性,平均分类精确率为92.38%。     

P2P流量检测与分析

P2P流量逐渐成为互联网流量的重要组成部分,精确识别P2P流量对于有效地管理网络和合理地利用网络资源都具有重要意义。对P2P应用作了简要介绍,分析了P2P和传统C/S网络的不同,并介绍了目前主流的P2P流量检测技术,分析了这些技术的优缺点,然后结合P2P流量的payload特征,设计了一种基于深度包检测的P2P流量检测方法,并通过实验证明了此方法的可行性。结果显示该方法具有非常高的检测精度和令人满意的性能。     

云计算环境下的P2P流量识别

由于内存限制使得单机环境下的P2P流量识别方法只能对小规模数据集进行处理,并且基于朴素贝叶斯分类的识别方法所使用的属性特征均为人工选择,因此,识别率受到了限制并且缺乏客观性。基于以上问题分析提出了云计算环境下的朴素贝叶斯分类算法并改进了在云计算环境下属性约简算法,结合这两个算法实现了对加密P2P流量的细粒度识别。实验结果表明该方法可以高效处理大数据集网络流量,并且有很高的P2P流量识别率,同时结果也具备客观性。     

带背景流的P2P流量识别技术研究

针对P2P(peer-to-peer,对等体网络)应用系统中对等体主机的行为特征与P2P业务流量特征多样化、复杂化,使得单纯利用一种典型特征的P2P流量分类技术的识别精度不高的问题,提出了一种新的P2P流量多阶段识别方法;该方法根据P2P应用流量的一系列固有特征,可以从聚合网络流中识别P2P流量;通过实验表明,该方法P2P流识别精度可达99.7%,同时错误分类精度0.3%。     

基于聚类和流量传播图的P2P流量识别方法

为有效监管网络,快速精确识别P2P流量,通过分析P2P网络流量中节点与节点、节点与链路之间的交互和行为特征,将聚类方法与流量传播图方法相结合,提出了一种基于网络行为特征的P2P流量识别方法。该方法首先通过采集网络流的包级和流级统计特征对不同种类的网络应用的流量进行聚类,然后利用流量传播图对P2P流量进行识别。实验结果表明,提出的方法在骨干网络数据上能够有效识别P2P网络应用流量,◢F◣▼1▽-measure达到95%以上。     

P2P流量识别技术综述

在归纳P2P流量识别问题概念的基础上,对现有的P2P流量识别技术进行了较全面地分析.借助分类模型形式化地定义P2P流量识别问题,依据所采用的识别特征将已有技术分为基于端口号、基于流量特征、基于应用层签名、基于双重特征和基于统计行为特征五类方法,并对各类方法进行了介绍、分析与优劣对比.探讨了新兴的P2P流媒体流量识别问题,总结了P2P流量识别技术的发展趋势.     

P2P应用流量的高效分类方法研究

随着互联网应用的广泛使用,网络应用已经呈现出很多类别,尤其是P2P应用流量的暴增。传统的流量分类和应用识别方法已经达不到稳定可观的应用识别率。为了提高P2P应用流量分类准确率和稳定性,科学管理规划网络,提出WMFA(滑动窗口多流关联)分类算法,使用P2P应用流量统计特征,通过降低流统计特征维数,以及减少计算每个流中包的数量,利用C4.5决策树算法对P2P主流应用进行一次分类,采用WMFA算法进行误识别流的挖掘,再进行多流关联进行二次识别,从而提高P2P应用流量分类准确率。实验表明,在降低流特征维数以及减少每个流数据包的前提下,面向国内主流P2P应用WMFA算法对P2P应用在线识别的分类正确率达到96%以上,在准确率上比现有方法平均提高3%。     

基于TAN的网络流量分类方法

针对传统的基于传输层端口和基于特征码的流量分类技术准确率低、应用范围有限等缺点,提出了使用树扩展的贝叶斯分类器的方法,该方法利用网络流量的统计属性和基于统计理论的贝叶斯方法构建分类模型,并利用该模型对未知流量进行分类。实验分析了不同权值、不同规模的数据集对其性能的影响,并与NB、C4.5算法做了比较。实验结果表明,该方法具有较好的分类性能和较高的分类准确率。     

P2P流量检测与分析

P2P流量逐渐成为互联网流量的重要组成部分,精确识别P2P流量对于有效地管理网络和合理地利用网络资源都具有重要意义.对P2P应用作了简要介绍,分析了P2P和传统C/S网络的不同,并介绍了目前主流的P2P流量检测技术,分析了这些技术的优缺点,然后结合P2P流量的payload特征,设计了一种基于深度包检测的P2P流量检测方法,并通过实验证明了此方法的可行性.结果显示该方法具有非常高的检测精度和令人满意的性能.     

基于统计特征的P2P流量检测方法

针对传统的流量检测方法在应对P2P流量时不够准确和高效的问题,分析P2P协议的TCP/IP协议栈,提出一种新的基于统计特征的P2P流量检测方法,结合神经网络对P2P流量进行识别。实验结果表明,该方法能有效、准确地判断网络数据流是否为P2P类别。     

基于流特征的P2P流量识别方法研究

P2P业务流量在对互联网应用起巨大推动作用的同时,也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常的网络业务的开展.为了保证网络能正常有序的运行,有必要对P2P流量进行控制.但是,随着动态端口和数据加密技术的出现,传统的流量识别方法面临着巨大的挑战.简要介绍了三种主要的流量识别技术,并且比较了它们的优缺点.着重对基于流特征的流量识别方法效率低下的原因做了详细的分析,分别指出了引起误报和漏报的原因,并且给出了相应的解决方案.实验证明:文中方法能够有效提高P2P流量识别效率.     

基于P2P协议的僵尸网络研究

僵尸网络已成为网络安全领域最为关注的危害之一。日前,使用P2P协议的僵尸网络逐渐兴起。在分析Slapper蠕虫的基础上,研究了P2P僵尸网络的拓扑结构、功能结构与控制机制,并指出了P2P僵尸网络的发展趋势。     

基于P2P的流媒体技术

近年来基于P2P技术的流媒体系统得到了较大发展,大量的P2P流媒体系统模型和拓扑优化算法被提了出来.基于目前P2P流媒体领域的几种主流系统和结构,综合比较了它们的网络拓扑特点、资源定位方式、节点均衡性和系统容错性等关键技术,最后分析了P2P流媒体存在的问题和未来发展方向.     

有效的结构化P2P信息检索

在分析了以往P2P系统信息检索基础上,针对结构化P2P检索存在的问题,提出了一种有效的结构化P2P信息检索.结合利用向量空间模型(VSM)技术和位置敏感散列(LSH)技术,使得语义内容相似的文挡易于分布在相同的节点上,提高了搜索速度.同时采用了本体知识,增强对用户请求的语义理解,提高了搜索性能.     

基于P2P的一种远程教育系统模型

随着网络技术的不断发展,远程教育将终生学习变为现实.然而,在这个过程中还有许多需要解决的问题,其中最突出的是资源建设方面的问题.本文提出了一种基于P2P的网络通信模型,对此模型的关键技术进行了研究,并将该模型作为一个远程教育服务系统的通信支撑环境.实验表明,该模型具有很强的实用性.     

基于P2P的流媒体技术

在Internet视频直播服务中,受宽带限制,服务器难以支持大规模并发客户.针对该问题,本文提出了采用P2P方式,提高并发节点的数目.即采用多点下载和文件分块重组方法,一边下载一边播放,能够保证视频流完整而流畅地播放.     

基于JXTA的P2P服务的研究

P2P技术的最大特点是服务器与客户端的弱化,利用此特点,提出了用JXTA为P2P网络上层应用程序的开发提供了一个统一、通用、便利的平台和协议,使得P2P应用程序的开发变得高效灵活,讨论了JXTA技术中层次结构和PDP、PMP协议以及它们的Java参考实现。     

基于P2P的本体驱动Web服务合成研究

在基于P2P的Web服务合成过程中,使用本体可以提高服务合成的效率。文章探讨了基于P2P的Web服务及一些相关的问题,包括基于本体的Web服务描述语言、Web服务合成语言以及基于P2P的本体驱动Web服务的定位和发现技术,并对基于P2P的本体驱动Web服务合成进行了研究,采用算法对基于P2P的本体驱动的Web服务合成过程进行了描述。     

基于语义划分的P2P搜索技术研究

由于目前大多数结构化P2P都采用DHT技术,而DHT算法只能进行精确查找且命中率较低。为了提高查全率,文中提出一种基于语义划分的P2P搜索方法,通过空间向量模型利用资源文档的多个关键字建立文档的语义相似角,在Chord环的基础上增加一个基于语义相似角排列的语义环,首先利用Chord进行精确查找,当精确查找失败时转入语义环进行模糊匹配,从而通过Chord精确查找和语义模糊匹配的融合实现智能搜索,提高查全率。仿真实验表明：本算法实现了高查全率;在小规模稳定网络中能实现效率搜索。     

基于语义查询的P2P路由模型研究

针对结构化P2P网络路由模型中存在难以有效支持内容定位的问题,提出基于语义查询的P2P路由模型.利用概念向量来描述文档、节点、簇和查询请求;通过节点概念向量间的相似度聚成不同层次的语义簇,并采用基于概念相似度计算进行路由选取和转发的路由策略;利用节点的异构性,让性能好的超级节点承担更多的工作量,并引入服务节点便于快速导航语义簇中的语义类别.实验结果表明,该路由模型能有效提高系统的搜索效率.