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P2P流量的精细化识别方法研究

杜锡寿 陈庶樵 张建辉 陈伟

杜锡寿, 陈庶樵, 张建辉, 陈伟. P2P流量的精细化识别方法研究[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(7): 1709-1714. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.01283
引用本文: 杜锡寿, 陈庶樵, 张建辉, 陈伟. P2P流量的精细化识别方法研究[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(7): 1709-1714. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.01283
Du Xi-Shou, Chen Shu-Qiao, Zhang Jian-Hui, Chen Wei. Research on Fine Grained Identification of P2P Traffic[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(7): 1709-1714. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.01283
Citation: Du Xi-Shou, Chen Shu-Qiao, Zhang Jian-Hui, Chen Wei. Research on Fine Grained Identification of P2P Traffic[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(7): 1709-1714. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.01283

P2P流量的精细化识别方法研究

doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.01283
基金项目: 

国家科技支撑计划(2011BAH19B01)和国家973计划项目(2012CB315901)资助课题

Research on Fine Grained Identification of P2P Traffic

  • 摘要: 目前,已有多种方法可高效准确地完成对P2P流量的粗识别,但对P2P流量的精细化识别研究较少。该文首次将近邻传播(Affinity Propagation, AP)算法引入该领域,在Hi-WAP算法的基础上融合半监督聚类思想提出了一种基于分层加权半监督近邻传播(Hierarchical Weighted Semi-supervised AP, Hi-WSAP)算法的P2P流量精细化识别方法。该方法仅利用10个可快速计算获取的网络流特征对P2P流量按应用进行半监督聚类。两组数据集下的实验结果表明,该方法识别准确率高,时间复杂度低,为P2P流量的实时精细化识别提供了一种实现思路。
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-12-07
  • 修回日期:  2012-02-21
  • 刊出日期:  2012-07-19

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