WF-C4.5:WiFi环境下基于C4.5决策树的手持终端流量识别方法

目前移动数据流量已占全球IP流量的47%,其中WiFi流量已占整个移动数据流量的90%以上。WiFi环境下移动终端流量的识别对互联网流量管理具有重要意义。传统基于HTTP用户代理(User Agent,UA)的流量识别方法存在识别率不高的问题。分析了WiFi环境下移动终端连接持续时间、数据包大小、有效载荷大小等流量特征,提出一种WiFi环境下基于C4.5决策树的手持终端设备流量识别方法WF-C4.5,通过计算各属性值的信息增益率构建决策树模型,实现手持终端与非手持终端流量的区分。实验表明,相比UA方法65%的准确率,所提方法的准确率高达95%。     

基于C5.0决策树的NAT设备检测方法

网络地址转换NAT对外网隐藏了内网的结构,这一方面给非法终端隐匿接入提供了便利,对网络造成潜在威胁;另一方面,用户也可通过NAT私自共享网络,直接损害网络运营者的利益。有效检测NAT设备,对网络安全管控、运营管理具有重要作用。文中对现有NAT检测技术进行了分析与比较,阐述了各自的优缺点和适用条件;提出了一种利用上层应用的特征和训练数据构建C5.0决策树的NAT设备检测方法。真实网络环境下的实验表明,所提方法能有效识别NAT设备。