首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于支持向量机的Free}ate软件流量检测研究
引用本文:何晓琴 白勇 冉启阳. 基于支持向量机的Free}ate软件流量检测研究[J]. 计算机科学, 2012, 39(11): 90-89
作者姓名:何晓琴 白勇 冉启阳
作者单位:(重庆电力高等专科学校计算机科学系 重庆 400053) (重庆电力高等专科学校 重庆 400053) (重庆电力高等专科学校电力工程系 重庆 400053)
摘    要:近年来出现了可以突破网络过滤访问国外被禁止信息的破网行为。针对破网行为的研究与控制,具有十分重要的现实意义。流量分类技术一直是国内外网络测量方向的研究热点,并在P2P检测领域中取得了很好的效果。将流量分类领域中的支持向量机技术应用于破网软件frccgatc的行为检测。实验结果表明,该方法对于破网行为产生的流量具有较高的检测率,为有效监测破网行为提供了一种新思路。

关 键 词:破网行为,流量分类,支持向量机

Freegate Software Flow Test
Abstract:It has happened that someone broke through the Internet filtering and visited the forbidden information on theabroad website in recent years. It has great realistic significance for us to study and control that behavior. Flow classifi-canon technology has always been the research hotspots in the foreign and domestic network measurement direction andwe has already obtained very good results in P2P detection area. This document applies the support vector machine tech-nology in the flow classification area to behavior detection of the Frecgate which is a special software used to break theInternet. The results from the tests show that this method has high detection rate on the flow caused by the behavior ofbreaking Internet and provides a new line of thinking on monitoring the behavior of breaking Internet effectively.
Keywords:Behavior of breaking Internet   Flow classification   Support vector machine
点击此处可从《计算机科学》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机科学》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号