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，得到了廣泛應用。然而，P2P應用卻帶來了網(wǎng)絡(luò)流量的急劇增長，造成了網(wǎng)絡(luò)帶寬的嚴重占用，對其他網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量造成極大的影響，因此如何有效地對這些流量進行準確的分類識別是當前研究的一個熱點問題。
　　論文研究了機器學習的基本原理和方法，重點討論了支持向量機的原理和分類方法，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的P2P網(wǎng)絡(luò)流量分類模型，利用P2P應用流量樣本數(shù)據(jù)和LIBSVM，對分類模型進行了仿真。論文的主要工作如下：
　　（1）研究了機器學習的基本原理和方法，重點討論了支持向量機的原理和分類方法。討論了樸素貝葉斯分類方法、決策樹分類方法、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的P2P網(wǎng)絡(luò)流量分類模型。分析了常見的幾種P2P網(wǎng)絡(luò)應用的流量行為特征，從P2P應用的功能特征、數(shù)據(jù)流特征和數(shù)據(jù)包特征三個方面給出了行為特征的定義，給出了流量行為特征檢測模型和檢測算法。
　?。?）結(jié)合支持向量機方法和行為特征，給出了一種基于行為特征的P2P網(wǎng)絡(luò)流量自學習分類模型。給出了SVM的核函數(shù)和參數(shù)，設(shè)計了基于SVM的P2P流量分類模型。