本文關(guān)鍵詞：微信流量分類模型及其業(yè)務(wù)識別算法研究

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【摘要】：以微信流量模型和業(yè)務(wù)識別為主要研究內(nèi)容,首先分析了微信流量的特點(diǎn),即脈沖式長連接的方式,并提出了分類的模型;其次,在分類模型的基礎(chǔ)上分析了微信的協(xié)議特征,通過匹配有效載荷識別出微信流;同時(shí),提出了進(jìn)一步識別出微信流量的算法以及細(xì)粒度分類微信子業(yè)務(wù);最后,進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分類微信流,以98%的分類準(zhǔn)確度識別出52%的微信子業(yè)務(wù)。
【作者單位】： 河南廣播電視大學(xué)理工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： QoS 流量分類 協(xié)議特征 深包檢測 細(xì)粒度分類
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,新的應(yīng)用模式與應(yīng)用需求不斷涌現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)流量的增長變得多樣化,給互聯(lián)網(wǎng)管理和運(yùn)營帶來巨大的壓力和挑戰(zhàn),網(wǎng)絡(luò)流量分類作為一種認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)流量,優(yōu)化流量是一項(xiàng)必不可少的方式[1]。對網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行合理的分類可以使服務(wù)提供商識別網(wǎng)絡(luò)中的流量，

本文編號：1049702