基于特征值方法和機器學習方法P2P流量識別系統(tǒng)研究與設計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、天津大學碩士學位論文基于特征值方法和機器學習方法P2P流量識別系統(tǒng)研究與設計姓名：桑寅申請學位級別：碩士專業(yè)：信息與通信工程指導教師：鹿凱寧201112ABSTRACTThetwomostimportantdifferencesbetweenP2Pnetworkandtraditionalclient／server(C／S)networkarenoncenterandselforganizedThesecharactersattract

2、morepeopletouseP2PnetworkandenhancethenumberofsourcenodesAsaresult，P2Pplaysamoreandmoreimportroleinresourcesharing，anddevelopsveryfastnowadaysButmanyproblemscomeafterthedevelopmentAccordingtostatistics60‰80％ofthebandwidt

3、hiSconsumedbytheP2PapplicationsToomuchP2Ptra幣CwilloverburdennetworkandresultinnetworkcongestionandtheQoSwillbeviolatedAlso，becauseofnoncenteritiSdifficulttomanageP2Pnetwork，SOmanyillegalresourcesevencomputervirusaresprea

4、donP2PnetworkHence，itiSimperativetodevelopaneffectivetrafficmanagementmethodAndhowtoidentifyP2PtrafficaccuratelyisthekeypointInthisthesis，themostpopularmethodstoidentifyP2Pflowareresearchedandcompared，andanewsystemwhichc

5、anfastandeffectiveidentifyP2PflowisbroughtforwardTheprimaryWOrkofthisPaperincludesasfollows：first，thePaperanalysesthreeimportidentificationmethods：traditionalwaydeeppacketinspectionandclassificationbasedonflowstatistical

6、patterns，andproposesanintegratedsystemofP2PinspectingbasedondeeppacketfamousP2PapplicationsarestudiedininspectandflowstatisticspatternsSecond，structure，communicationandprocessoffileexchangingFlowpacketfeaturedatabaseisbu

7、iltafteranalyzingmanypacketsThenthepacketinspectmoduleiSfinishedAfterstudyingthemachinelearningtheoryC45iSchosenamongthedecisiontreeandBayesianclassificationAlgorithmAndtheattributereductionalgorithmiSbasedonCFSLast，this

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