發(fā)布時間：2018-09-18 14:08

【摘要】：隨著數(shù)據(jù)通信技術(shù)的發(fā)展,因特網(wǎng)服務(wù)提供商面臨著沉重的P2P和Vo IP流量管理問題.針對目前已有的業(yè)務(wù)識別方法大都存在帶寬消耗價大,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜等問題,提出一種基于自主學(xué)習(xí)的深度包檢測(DPI)業(yè)務(wù)識別方法,利用關(guān)聯(lián)流量和統(tǒng)計分析等方法識別新的業(yè)務(wù)流量.能夠在統(tǒng)計系統(tǒng)中實(shí)時的增加新的識別流矢量,因此無需人工分析和標(biāo)記就能夠?qū)y(tǒng)計數(shù)據(jù)集進(jìn)行更新.實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的準(zhǔn)確性和流量識別的高度可靠性.
[Abstract]:With the development of data communication technology, Internet service providers are faced with heavy P2P and Vo IP traffic management problems. Aiming at the problems of high bandwidth consumption and complex implementation in most of the existing service identification methods, a new (DPI) service identification method based on autonomous learning is proposed. New traffic is identified by association traffic and statistical analysis. A new recognition stream vector can be added to the statistical system in real time, so the statistical data set can be updated without manual analysis and marking. The experimental results show the accuracy of the method and the high reliability of flow identification.
【作者單位】： 福建師范大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心;福建師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【分類號】：TP393.06

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本文編號：2248154