本文關(guān)鍵詞：基于節(jié)點(diǎn)行為特征分析的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法

  更多相關(guān)文章： 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) 流量分類 行為特征 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵 可視圖 流量矩陣

【摘要】：針對(duì)基于加密分組數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)流量分類問(wèn)題,該文提出兩種基于行為特征的分析方法。結(jié)合流量矩陣和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵技術(shù),定義了出入度熵指數(shù)等參數(shù)用于描述節(jié)點(diǎn)間的連接行為和數(shù)據(jù)傳輸特征,并利用多個(gè)周期和時(shí)間尺度下的熵指數(shù)分析不同流量特征。通過(guò)可視圖建網(wǎng)方法將流量序列轉(zhuǎn)化為連接網(wǎng)絡(luò),利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)分析流量中蘊(yùn)含的節(jié)點(diǎn)間交互行為的差異。實(shí)驗(yàn)表明不同業(yè)務(wù)流量矩陣的熵指數(shù)變化趨勢(shì)差別較大,而流量序列對(duì)應(yīng)連接網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)等存在明顯差異。兩種方法對(duì)于不同業(yè)務(wù)流量具有較好的分類效果。
【作者單位】： 解放軍電子工程學(xué)院;中國(guó)人民解放軍91290部隊(duì);
【關(guān)鍵詞】： 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) 流量分類 行為特征 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵 可視圖 流量矩陣
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 1引言網(wǎng)絡(luò)流量分類識(shí)別是網(wǎng)絡(luò)資源管理優(yōu)化、異常通信行為檢測(cè)的重要內(nèi)容。早期常見(jiàn)的分類技術(shù)包括端口識(shí)別和深度報(bào)文檢測(cè)(Deep PacketInspection,DPI)技術(shù),主要原理是利用流量端口號(hào)、特征字符串等與已知協(xié)議、應(yīng)用的特征進(jìn)行匹配,判斷流量的業(yè)務(wù)類型。隨著用戶對(duì)隱私保護(hù)的

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 張君;趙海;康敏;付大愚;;Internet路由級(jí)拓?fù)涞目梢暬惴╗J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年08期

2 吉海穎,衣振萍,潘景昌;網(wǎng)絡(luò)黑板的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];信息技術(shù);2004年01期

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本文編號(hào)：947236