本文選題：加密PP流量 + 主機行為�。� 參考：《高技術通訊》2013年10期

【摘要】：提出了一種基于主機行為關聯(lián)的加密P2P流量實時分類方法,該方法基于P2P系統(tǒng)中節(jié)點間的連接關系,以一定的先驗知識為初始條件進行節(jié)點發(fā)現(xiàn),并根據(jù)網(wǎng)絡行為不斷進行迭代檢測,持續(xù)發(fā)現(xiàn)P2P網(wǎng)絡中的新節(jié)點及其對應的流量,從而達到對加密P2P流量實時分類的目的。真實流量環(huán)境中的對比實驗表明,該方法對典型加密P2P流量的分類準確率、召回率均超過95%,計算代價小、性能高,不依賴于內容檢測,不侵犯用戶隱私,能有效應用于實時流分類環(huán)境中。
[Abstract]:This paper presents a real-time classification method of encrypted P2P traffic based on host behavior association. This method is based on the connection relationship between nodes in P2P systems and uses a certain prior knowledge as the initial condition for node discovery. In order to realize the real-time classification of encrypted P2P traffic, the new nodes and their corresponding traffic in P2P network are continuously detected according to the network behavior. The comparative experiments in real traffic environment show that the classification accuracy of this method for typical encrypted P2P traffic is more than 95%, the computation cost is low, the performance is high, the method is independent of content detection and does not violate user privacy. It can be used in real time stream classification environment.
【作者單位】： 中國科學院計算技術研究所;中國科學院信息工程研究所;中國科學院大學;北京郵電大學計算機學院;
【基金】：863計劃(2011AA010703) 國家自然科學基金(61070184) 國家科技支撐計劃(2012BAH46B02) 中國科學院戰(zhàn)略性先導科技專項課題(XDA06030200)資助項目
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1845046