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随着P2P技术的广泛使用,P2P应用虽然丰富了人们的生活,但部分P2P应用严重的影响了企事业单位的正常办公,并且为不良信息的广泛传播提供了便利。如何有效的识别并控制P2P流量已成为当前Internet技术中越来越重要一项研究,本文对P2P流量的识别进行了深入的研究,并提出了字段特征与PDU格式两种有效的识别方法。 相似文献
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随着P2P应用的不断增多,P2P流量所占网络总流量的比重越来越大。准确地识别出网络中P2P应用的流量对网络规划设计、QoS保证等都有十分重要的作用。介绍了当前P2P流量识别的研究现状,综述了四种典型的P2P流量识别技术:端口识别法、应用层特征识别法、流量模式识别法以及连接模式识别,分析了各个技术的优缺点,并对P2P流量识别的发展趋势进行了一些探讨。 相似文献
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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%。 相似文献
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聂蔓原 《计算机光盘软件与应用》2012,(10):85-86
由于P2P网络技术的技术特征,其流量对网络带宽的较大占用会导致其它业务无法正常使用。为保证关键业务的正常使用,客户需要针对P2P流量进行控制,充分利用现有资源保证关键业务的正常使用,因此对企业网路中的P2P流量识别控制具有非常重要的现实意义。 相似文献
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本文提出一种使用支持向量机来对P2P流量进行识别的方法,利用支持向量机二值分类的本质特性,将网络数据包分为P2P流和非P2P流,再利用它对多类问题也能进行分类的特性,将P2P流区分为某一种具体协议。实验证明,该方法具有较高的识别率,说明了采用支持向量机技术进行P2P流量识别的有效性。 相似文献
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本文分析了目前的P2P网络流量识别方法及其存在的问题。设计识别P2P流量的数据结构;在流量识别阶段,在传输层捕获TCP和UDP数据包,依据P2P流在传输层表现出来的主要流量特征,进行TCP/UDP流量特征的P2P流量识别;在载荷特征识别阶段,对载荷特征库定期更新,将在流量识别阶段中识别出的P2P流作精确载荷特征识别,并将流量识别阶段中漏掉的流量作载荷特征识别;在模式匹配过程采用比较指印函数值来加快识别速度;进而提出一个可准确识别出新生、加密的P2P流量及其名称的算法。实验结果表明,该算法具有较高识别和分类P2P流量的能力。 相似文献
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方莹 《计算机工程与应用》2012,48(3):73-75
P2P的广泛使用带来了带宽过量消耗、病毒传播迅速等严重问题。如何在享受P2P技术带来便利的同时又能有效地识别、控制P2P流量是当前的研究热点。通过基于报文TRACE的数据分析方法,获得了当前五种主流的P2P流的应用层签名特征,提出了一个基于应用层签名特征的识别算法,并通过实际实验对所提识别算法的有效性进行了验证,研究成果可直接应用于P2P流量的识别与管理。 相似文献
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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。 相似文献
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本文先介绍了目前主流的P2P流量识别方法及其优缺点,通过实际捕包分析了BT协议的交互过程及特点。分析选取流量特征中的平均包长度、流持续时间、上下行流量包数比、目的端口等4个特征,结合支持向量机方法对网络流量的进行识别。实验结果显示,该方法能够有效地检测网络流量中的P2P流量。 相似文献
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随着Internet的快速发展和宽带网络的普及,点对点(P2P)和点对服务器和点技术(P2sP)应用越来越受用户欢迎,但这类应用占用大量网络带宽并在很大程度上改变了网络的流量模型,使原来流畅的网络变得越来越拥塞。为进行识别并限制其流量,介绍了P2P相关技术应用现状及其流量识别研究的基础上,分析了几种典型的流量识别技术,对该技术的发展趋势作了初步探讨。 相似文献
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使用流量特征的方法可有效实现对未知P2P流媒体流量及加密后流量的辨识,具有可扩展性.总结出多源型P2P流媒体系统区别于P2P文件下载系统的资源高动态性、超细粒度的分块和由此引起的高频度信息交换及调度的独特特性,因此P2P流媒体节点的流量中应具有交换信息的通讯包发送频率高的特征,从而提出通过计算节点入流量的平均连接信息数据比来识别多发送节点方式下的P2P流媒体流量的观点,给出信息数据比的定义及测量模型,并对测度值进行了推导和实验,证明了这些测度值的可用性. 相似文献
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目前对等网络(Peer-to-Peer,P2P)流量的识别是网络管理研究的热门话题。基于支持向量机(Support Vector Machine , SVM)的P2P流量识别方法是常用的P2P流量识别方法之一。然而SVM的性能主要受参数和其使用特征的影响,而传统的方法则是将SVM的参数优化和特征选择问题分开处理,因此这样很难获得整体性能最优的SVM分类器。本论文提出了一种基于最优人工蜂群算法和支持向量机相结合的P2P流量识别方法,利用人工蜂群算法,将SVM的参数和特征选择问题视为最优化问题同步处理,可以获得整体性能最优的参数和特征子集。在真实的P2P数据上的实验结果表明提出的方法具有很好的自适应性和分类精度,能够同时获取特征子集和SVM参数的最优解,提高SVM分类器的整体性能。 相似文献