基于数据包抽样的互联网业务流精确分类

• 作者: 张进 郭云飞 钮晓娜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 业务流分类 早期识别 载荷特征检测 数据包抽样
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 3863-3866
• 页数: 4页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.10.076

摘要

为实时精确地分类业务流,详细分析了负载特征在业务流中各数据包间位置的分布特性,原创性地提出了一种基于载荷特征检测的互联网业务早期分类方法ERBDPI.其基本思想是仅抽取业务流特征丰富的前几个数据包进行负载特征匹配,从而在连接开始阶段即可识别出业务类型.对ERBDPI进行了详细的理论分析和骨干网真实流量检测,结果表明 ,通过选取合适的数据包抽样个数,ERBDPI可在包抽样比下降至传统抽样方法的1/5的情况下获得95%以上的分类精确度,从而适合用于在线实时检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钮晓娜		2	5	1.0	2.0
2	郭云飞		1	1	1.0	1.0
3	张进		1	1	1.0	1.0