基于无监督学习的P2P流量识别

• 作者: 贾波 邹园萍
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 流量识别 数据挖掘 无监督学习
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 148-151
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2011.04.039

摘要

该文以应用层流量分类为重点,分析了流量分类中的一些关键问题；为了适应现代网络管理,实现对应用层流量的实时监控,针对现有方法存在的问题,提出了一种分层次的应用层流量识别方法.为了具有对新应用的发现能力,结合基于深层包检测和基于数据流特征的方法,并同时使用基于无监督学习技术,发现P2P等新的网络应用.通过对校园网流量的跟踪,证明了该方法的有效性.结果表明,识别流行的P2P应用具有较高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾波	浙江工商大学信息与电子工程学院	9	34	3.0	5.0
2	邹园萍	浙江工商大学信息与电子工程学院	5	8	2.0	2.0