湖北工业大学学报
湖北工業大學學報
호북공업대학학보
JOURNAL OF HUBEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2010年
2期
48-50
,共3页
姜伟%王春枝%罗宏芳%陈宏伟
薑偉%王春枝%囉宏芳%陳宏偉
강위%왕춘지%라굉방%진굉위
流量特征%支持向量机%对等网络
流量特徵%支持嚮量機%對等網絡
류량특정%지지향량궤%대등망락
提出了一种基于SVM的P2P流量识别模型,选取P2P流量的上/下行流量比,平均流速率、流持续时间、传输字节数、平均数据包长度等5个特征,对网络流量的P2P流量进行识别.实验结果表明,该方法能够有效地检测网络流量中的P2P流量,准确率达到96%.
提齣瞭一種基于SVM的P2P流量識彆模型,選取P2P流量的上/下行流量比,平均流速率、流持續時間、傳輸字節數、平均數據包長度等5箇特徵,對網絡流量的P2P流量進行識彆.實驗結果錶明,該方法能夠有效地檢測網絡流量中的P2P流量,準確率達到96%.
제출료일충기우SVM적P2P류량식별모형,선취P2P류량적상/하행류량비,평균류속솔、류지속시간、전수자절수、평균수거포장도등5개특정,대망락류량적P2P류량진행식별.실험결과표명,해방법능구유효지검측망락류량중적P2P류량,준학솔체도96%.
