电子测量技术
電子測量技術
전자측량기술
ELECTRONIC MEASUREMENT TECHNOLOGY
2011年
10期
45-48
,共4页
P2P流量%深度包检测%机器学习%传输层检测
P2P流量%深度包檢測%機器學習%傳輸層檢測
P2P류량%심도포검측%궤기학습%전수층검측
如何快速而准确的检测出P2P流量,是如今网络管理中的1个重要的问题.现在常见的检测方法有基于端口检测法,DPI深度包检测,以及根据传输层特征来检测.DPI深度包检测方法需要及时跟新特征库,对于加密协议无法识别等缺陷限制了其应用.机器学习的传输层检测方法通过分析流的统计特征来检测P2P流量.较之DPI,该方法能检测出DPI无法检测出的加密的P2P流量以及特征库外的流量.本文提出了1种新的结合DPI与基于机器学习的传输层检测方法的模型,并通过实验验证该模型能弥补DPI方法的缺陷,提高检测的准确性.
如何快速而準確的檢測齣P2P流量,是如今網絡管理中的1箇重要的問題.現在常見的檢測方法有基于耑口檢測法,DPI深度包檢測,以及根據傳輸層特徵來檢測.DPI深度包檢測方法需要及時跟新特徵庫,對于加密協議無法識彆等缺陷限製瞭其應用.機器學習的傳輸層檢測方法通過分析流的統計特徵來檢測P2P流量.較之DPI,該方法能檢測齣DPI無法檢測齣的加密的P2P流量以及特徵庫外的流量.本文提齣瞭1種新的結閤DPI與基于機器學習的傳輸層檢測方法的模型,併通過實驗驗證該模型能瀰補DPI方法的缺陷,提高檢測的準確性.
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