一种基于神经网络与证据理论融合的P2P业务感知模型

• 作者: 孙雁飞 张顺颐 顾成杰 黄河
• 来源期刊: 中国电子科学研究院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 证据理论 业务感知 P2P
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: "信息网络及对抗"专题
• 页码范围: 148-151
• 页数: 4页
• 分类号: TP389.1|TP393
• 字数: 2726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5692.2010.02.007

摘要

提出了一种基于神经网络与证据理论融合的P2P业务感知模型,该模型利用神经网络的非线性逼近能力和自学习能力,获取证据理论所需的基本概率值;并通过证据理论的数据融合明显提高业务感知准确率.实验结果表明,该模型与现行的P2P业务识别方法相比,能够快速、准确、可靠地识别P2P业务类别,实现合法有效的网络管理和控制,对检测网络异常行为与提高网络安全性具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张顺颐	南京邮电大学信息网络技术研究所	137	931	15.0	24.0
2	孙雁飞	南京邮电大学信息网络技术研究所	53	404	10.0	18.0
3	黄河	北京航空航天大学软件学院	30	279	7.0	16.0
4	顾成杰	南京邮电大学信息网络技术研究所	7	43	3.0	6.0