基于行為特征的P2P網(wǎng)絡(luò)流量分類方法研究.pdf

1、P2P技術(shù)使當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)生了日新月異的變化，它改變了以服務(wù)器為中心的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模式，提供了一種全新的獲取資源的方式，得到了廣泛應(yīng)用。然而，P2P應(yīng)用卻帶來(lái)了網(wǎng)絡(luò)流量的急劇增長(zhǎng)，造成了網(wǎng)絡(luò)帶寬的嚴(yán)重占用，對(duì)其他網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量造成極大的影響，因此如何有效地對(duì)這些流量進(jìn)行準(zhǔn)確的分類識(shí)別是當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。
　　論文研究了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和方法，重點(diǎn)討論了支持向量機(jī)的原理和分類方法，分析了網(wǎng)絡(luò)流量和P2P網(wǎng)絡(luò)流量的基本分類方法

2、，給出了P2P網(wǎng)絡(luò)流程的行為特征和基于行為特征和支持向量機(jī)的P2P網(wǎng)絡(luò)流量分類模型，利用P2P應(yīng)用流量樣本數(shù)據(jù)和LIBSVM，對(duì)分類模型進(jìn)行了仿真。論文的主要工作如下：
　?。?）研究了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和方法，重點(diǎn)討論了支持向量機(jī)的原理和分類方法。討論了樸素貝葉斯分類方法、決策樹(shù)分類方法、聚類分類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，分析了基于端口的P2P流量分類方法、基于深層數(shù)據(jù)包檢測(cè)的P2P流量分類方法和基于行為特征的P2P流量分類方法。

3、
　?。?）給出了P2P網(wǎng)絡(luò)流量的行為特征和基于行為特征與支持向量機(jī)的P2P網(wǎng)絡(luò)流量分類模型。分析了常見(jiàn)的幾種P2P網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的流量行為特征，從P2P應(yīng)用的功能特征、數(shù)據(jù)流特征和數(shù)據(jù)包特征三個(gè)方面給出了行為特征的定義，給出了流量行為特征檢測(cè)模型和檢測(cè)算法。
　?。?）結(jié)合支持向量機(jī)方法和行為特征，給出了一種基于行為特征的P2P網(wǎng)絡(luò)流量自學(xué)習(xí)分類模型。給出了SVM的核函數(shù)和參數(shù)，設(shè)計(jì)了基于SVM的P2P流量分類模型。