基于贝叶斯网络的Peer-to-Peer识别方法 [推广有奖]

摘要：网络业务分类与识别是网络管理、网络规划和安全的必要途径，而Peer—to-Peer（P2P）流量由于采用伪装端口、动态端口以及应用层加密，己成为业务分类与识别的主要难点．该文提出了P2P业务的精确识别方法，通过对流统计特性的分析，提取相关特征属性，应用遗传算法选取最优特征属性子集，并采用贝叶斯网络机器学习方法识别P2P流量．实验表明K2，TAN和BAN能有效快速地识别P2P业务，分类精度高达95％以上，很大程度上优于朴素贝叶斯分类和BP神经网络方法．同时该系统具有可扩展性，能够识别未知的P2P流量，并适用于实时分类识别环境．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90075X/200902/30012421.html

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