本文關(guān)鍵詞：基于決策樹的P2P流量識別方法研究

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【摘要】：針對新型P2P業(yè)務(wù)采用凈荷加密和偽裝端口等方法來逃避檢測的問題,提出了一種基于決策樹的P2P流量識別方法。該方法將決策樹方法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量識別領(lǐng)域,以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)流量的識別要求。決策樹方法通過利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的信息熵來構(gòu)建分類模型,并通過對分類模型的簡單查找來完成未知網(wǎng)絡(luò)流樣本的分類。實驗結(jié)果驗證了C4.5決策樹算法相比較Na釭ve Bayes、Bayes Network算法,處理相對簡單且計算量不大,具有較高的數(shù)據(jù)處理效率和分類精度,能夠提高網(wǎng)絡(luò)流量分類精度,更適用于P2P流量識別。
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 決策樹 流量識別 特征選擇 分類精度
【基金】：安徽省高等學(xué)校自然科學(xué)基金重點項目(KJ2009A093)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡(luò)流量的精確分類是分析網(wǎng)絡(luò)用戶行為、檢測網(wǎng)絡(luò)異常行為和提高服務(wù)質(zhì)量等行為的前提和基礎(chǔ)[1]。P2P應(yīng)用的飛速發(fā)展,其流量爆發(fā)式的增長和不加限制的帶寬使用,極大地增加了網(wǎng)絡(luò)負擔,使網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象日趨嚴重[2]。隨著P2P各種業(yè)務(wù)的劇增,以P2P流量為主要對象的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)

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6 毛俐e，

本文編號：844892