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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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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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P2P流量识别技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
P2P技术飞速发展,应用形式不断多元化,很大程度上满足了人们信息共享和直接交流的需要;但是同时P2P流量特征决定了它给其他网络应用带来了一定的影响。因此,对高效可靠的P2P流量识别技术的研究刻不容缓。本文阐述了P2P流量特征,在此基础上分析了几种常见的P2P流量识别技术,并对这些技术的性能进行了比较,最后指出未来P2P流量识别技术发展方向。 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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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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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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P2P流量逐渐成为了互联网流量的重要组成部分,在对Internet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.首先介绍了各种P2P流量识别方法及其优缺点,然后提出一种基于方差分析的P2P流量特征选择方法和基于该方法的支持向量机技术在P2P流量准实时检测中的应用模型.实验结果及分析表明,该方法能较有效地检测P2P流量并具有更好的检测精度. 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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针对P2P应用消耗大量网络带宽而影响互联网传统业务服务质量的问题,提出了一种基于反馈原理及Kal-
man算法的P2P流量控制方案。本方案借助控制论中的反馈原理,对互联网中的P2P流量进行调节控制,较好地解
决了P2P流量抢占大量网络带宽的问题。仿真研究表明:本方案能抑制过高流量,提高过低流量,使对等端发送速率
可快速响应网络状态的变化,有效避免拥塞的发生,并使链路带宽得以充分利用。 相似文献
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有效的流量控制不仅是网络稳定、高效运行的基础,同时又是各种QoS服务模型和技术的基础和前提。以P2P为代表的网络应用已经给互联网带来了前所未有的冲击,而这些问题产生的内在原因在于当前的网络流量管理缺乏识别控制能力。因此,有必要在网络流量管理中引入流量应用识别控制技术。本文通过Cross流量控制系统对我所的网络现状进行了分析,然后制定网络流量控制策略对我所进行了相应的调控,用以保证关键业务的正常运行。 相似文献
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样条权函数神经网络是一种新兴的神经网络,克服了很多传统神经网络(如BP、RBF)的缺点:比如局部极小、收敛速度慢等。它具有拓扑结构简单,精确记忆训练过的样本,反映样本的信息特征,求得全局最小值等优点。基于这些优点,文中提出了一种基于样条权函数神经网络P2P流量识别方法。通过提取P2P流量特征,运用样条权函数神经网络结构对P2P流识别。Matlab仿真和模拟实验结果表明了这种方案的可行性,与传统神经网络相比,样条权函数神经网络在时间效率上具有明显优势。 相似文献