本文關(guān)鍵詞：基于混合特征的P2P流量識別方法

  更多相關(guān)文章： 異常流量 混合特征 流量識別 支持向量機增量學(xué)習(xí)算法

【摘要】：研究P2P異常流量的識別問題。P2P網(wǎng)絡(luò)節(jié)點特征屬性較多,代表流量特征的屬性存在多層屬性,傳統(tǒng)的流量識別方法以整體特征為基礎(chǔ),沒有對流量特征屬性進行進一步劃分,一旦出現(xiàn)多識別特征的情況,單一類內(nèi)的特征很難準(zhǔn)確描述這種多流量特征,導(dǎo)致識別精度下降。為了避免上述傳統(tǒng)算法的缺陷,提出了一種基于支持向量機增量學(xué)習(xí)算法的p2p流量識別方法。提取p2p流量混合特征,并將其作為p2p流量識別的依據(jù)。建立支持向量機增量學(xué)習(xí)模型,并對提取的流量混合特征進行有效的識別。實驗結(jié)果表明,利用改進后的算法能夠?qū)Ξ惓Ａ髁窟M行準(zhǔn)確的識別,提高異常流量識別率,降低誤判率,從而有利于p2p網(wǎng)絡(luò)的管理。
【作者單位】： 河南理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;河南理工大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心;
【關(guān)鍵詞】： 異常流量 混合特征 流量識別 支持向量機增量學(xué)習(xí)算法
【基金】：河南省軟科學(xué)研究計劃項目(102400450064)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言在p2p網(wǎng)絡(luò)管理的進程中,需要對p2p網(wǎng)絡(luò)流量進行準(zhǔn)確的識別,從而為p2p網(wǎng)絡(luò)管理提供數(shù)據(jù)依據(jù)[1]。隨著用戶對p2p網(wǎng)絡(luò)服務(wù)水平的需求不斷提升,p2p網(wǎng)絡(luò)流量識別也越來越受到人們的重視[2]。現(xiàn)階段,主流的p2p網(wǎng)絡(luò)流量識別方法包括基于特征分解算法的p2p流量識別方法、基于自適

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本文編號：1093599