| 基于决策树的P2P流量识别方法研究 |
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| 引用本文： | 李晟锴.基于决策树的P2P流量识别方法研究[J].计算机技术与发展,2011,21(12). |
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| 作者姓名： | 李晟锴 |
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| 作者单位： | 安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南,232001 |
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| 基金项目： | 安徽省高等学校自然科学基金重点项目 |
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| 摘 要： | 针对新型P2P业务采用净荷加密和伪装端口等方法来逃避检测的问题,提出了一种基于决策树的P2P流量识别方法.该方法将决策树方法应用于网络流量识别领域,以适应网络流量的识别要求.决策树方法通过利用训练数据集中的信息熵来构建分类模型,并通过对分类模型的简单查找来完成未知网络流样本的分类.实验结果验证了C4.5决策树算法相比较Na(i)ve Bayes、Bayes Network算法,处理相对简单且计算量不大,具有较高的数据处理效率和分类精度,能够提高网络流量分类精度,更适用于P2P流量识别.
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| 关 键 词： | 决策树 流量识别 特征选择 分类精度 |
P2P Network Traffic Classification Based on Decision Tree |
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| LI Sheng-kai.P2P Network Traffic Classification Based on Decision Tree[J].Computer Technology and Development,2011,21(12). |
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| Authors: | LI Sheng-kai |
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| Keywords: | |
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