P2P流量识别技术研究

在最近几年,P2P成为了新的一个焦点,在P2P给人们带来欣喜的时候,也给人们带来了问题。据调查与统计得出,P2P流量已占整个互联网流量的60%-80%以上,对Web、e-mail等其他网络服务构成了严重的威胁,而如果仅仅是进行带宽的扩容是不能解决网络的拥塞状况的。所以有效地进行流量的监控成为当今要解决的问题。

IP网流量分析及应用

深入的IP网流量分析技术已成为挖掘现有网络资源潜力,提高网络运维水平的重要手段。对IP网上各类基于业务或用户的应用感知识别,对用户行为特征的细化分析,是实现网络可管理、可运营的基础。通过对IP网流量分析所采用技术的研究和对比,说明了深度包检测技术的优势并对其应用进行探讨,为IP网的运维管理提供参考。

朴素贝叶斯与全贝叶斯在DFI的应用比较研究

P2P应用软件检测技术主要是深度包检测法和深度流量检测法.深度包检测法不能检测出加密的和未知的对等网络流应用,深度流量检测方法可以克服深度包检测法这个缺点.将模糊识别领域里比较成熟的贝叶斯分类技术应用到对等网络深度流检测中.结合实际项目,对贝叶斯的两个分类器-朴素贝叶斯和全贝叶斯的算法、训练结果、运行结果进行研究,实验研究表明朴素贝叶斯和全贝叶斯分类器能够快速准确地找到P2P流应用,朴素贝叶斯分类器准确度占据优势,全贝叶斯运行时间占据优势.

美国视频通信市场的转型——付费视频内容转向互联网

本文概述了当前美国有线电视行业/付费视频行业的局势,以及一些重要问题和面临的挑战,展望了未来的视频市场,概述了一个未来视频/宽带市场的战略愿景,然后回归到政策建议及具体的立法和管制行动。这将帮助我们在最短的、可操作的时间内通向一个开放的、非歧视性的、无处不在的宽带网络。