利用统计特征的网络应用协议识别方法

• 作者: 徐莉 秦涛 赵曦 赵群飞
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 神经网络模型 网络流 应用协议 协议识别
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2009.02.010

摘要

在网络流统计特征的基础上,提出了一种应用协议识别算法.根据网络流概念,在网络层建立应用协议特征的描述方法,并采用数据量、数据包、时间3种属性全面地描述网络协议的特征.采用主成分分析方法来确定网络流特征属性的主要成分,以减少环境因素的影响.结合BP神经网络算法建立的网络协议识别模型,其网络特征具有良好的持久性和稳定性,模型分类结果也不易受网络环境的影响.真实网络环境下的实验结果显示,所提方法能够准确识别目前网络中常用的应用协议,包括HTTP、FTP、BitTorrent及TELNET,识别准确率达到了97%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵群飞	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	58	494	12.0	17.0
2	徐莉	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	4	42	4.0	4.0
3	赵曦	上海金融学院信息管理系	15	70	4.0	8.0
4	秦涛	西安交通大学电子与信息工程学院	27	209	9.0	14.0