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摘要:
流量测量是流量控制和管理中的关键问题.传统方法对于当今网络中大量出现的具备动态端口、加密载荷信息或未知协议载荷特征等特点的流量无法进行有效地测量.虽然基于机器学习模型的测量方法能够在一定程度上解决上述问题,但是由于现有特征的区分能力有限,该类方法单独使用时,难以在大规模的真实网络流量中准确地测量出某种特定协议的流量.为了解决流量测量问题,提出了基于混合方法的流量测量系统,融合了基于端口、基于特征串匹配、基于正则表达式匹配和基于机器学习模型的多种流量测量方法.在构建系统框架和相关模块的基础上,应用一种混合方法解决了基于安全套接层协议的流量测量和应用层协议分析问题.实验结果表明,该混合方法能够测量出超过99%的基于安全套接层协议的流量,并有效地分析其中不同应用层协议的流量,准确率达到93.76%.此外,在稳定而可行的内存占用率下,系统能够良好运行,总体测量结果优于开源软件OpenDPI的结果.
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文献信息
篇名 基于 混合方法的流量测量系统
来源期刊 电机与控制学报 学科 工学
关键词 流量控制和管理 流量测量 混合方法 机器学习模型
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 91-96
页数 分类号 TP274
字数 238字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-449X.2011.06.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郎非 哈尔滨理工大学外国语学院 24 62 4.0 7.0
2 孙广路 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院信息安全与智能技术研究中心 27 99 6.0 8.0
6 杨明明 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院信息安全与智能技术研究中心 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
流量控制和管理
流量测量
混合方法
机器学习模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电机与控制学报
月刊
1007-449X
23-1408/TM
大16开
哈尔滨市学府路52号
14-46
1962
chi
出版文献量(篇)
3540
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
黑龙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://jj.dragon.cn/zr/index.asp
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导