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题名基于聚类和流量传播图的P2P流量识别方法
被引量:3
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作者
苏阳阳
孙冬璞
李丹丹
孙广路
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
哈尔滨理工大学信息安全与智能技术研究中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第11期3448-3451,3455,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60903083,61502123)
黑龙江省新世纪人才项目(1155-ncet-008)
黑龙江省博士后科研启动基金资助项目
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文摘
为有效监管网络,快速精确识别P2P流量,通过分析P2P网络流量中节点与节点、节点与链路之间的交互和行为特征,将聚类方法与流量传播图方法相结合,提出了一种基于网络行为特征的P2P流量识别方法。该方法首先通过采集网络流的包级和流级统计特征对不同种类的网络应用的流量进行聚类,然后利用流量传播图对P2P流量进行识别。实验结果表明,提出的方法在骨干网络数据上能够有效识别P2P网络应用流量,F 1-measure达到95%以上。
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关键词
P2P流量识别
流量行为特征
流量传播图
基于密度带噪声的空间聚类算法
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Keywords
P2P traffic identification
traffic behavior characteristics
traffic dispersion graph
density-based spatial clustering of applications with noise
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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