本文關(guān)鍵詞：基于AdaBoost-SVM的P2P流量識(shí)別方法

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的P2P流量識(shí)別技術(shù)存在識(shí)別率低和誤判率高的缺點(diǎn),將機(jī)器學(xué)習(xí)中Ada Boost算法的良好分類能力和SVM的泛化能力結(jié)合起來(lái),提出一種基于Ada Boost-SVM組合算法的P2P網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別模型,將SVM作為Ada Boost的基分類器,運(yùn)用最小近鄰法計(jì)算支持向量與訓(xùn)練集的樣本間的距離實(shí)現(xiàn)分類進(jìn)行P2P流量識(shí)別。最后,以4種P2P流量數(shù)據(jù)為研究對(duì)象在MATLAB上進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明,提出的Ada Boost-SVM的組合算法在P2P網(wǎng)絡(luò)流量的分類性能和分類準(zhǔn)確率上都優(yōu)于單純的Ada Boost和SVM,組合算法的P2P流量平均識(shí)別率高達(dá)98.7%,遠(yuǎn)高于Ada Boost和SVM的識(shí)別率。
【作者單位】： 開封大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 對(duì)等網(wǎng)絡(luò)流量 支持向量機(jī) 分類器 分類能力 泛化能力
【基金】：河南省科技廳科學(xué)技術(shù)項(xiàng)目(2014309) 開封市科技局科技攻關(guān)計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(130145)
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 0引言隨著對(duì)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,P2P技術(shù)被廣泛應(yīng)用于流媒體傳輸、文件共享以及即時(shí)通信等領(lǐng)域。目前P2P流量已成為互聯(lián)網(wǎng)的主宰流量,P2P流量的急速增長(zhǎng)給網(wǎng)絡(luò)帶寬造成嚴(yán)重負(fù)擔(dān),加劇了網(wǎng)絡(luò)的擁塞狀況;與此同時(shí),大量P2P的惡意流量的非法連接加劇了帶寬的消耗。因此,對(duì)P2P流量

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：599547