基于免疫粒子群的P2P协议识别方法

• 作者: 张顺 杜敏 毛灵 谭骏 陈兴蜀
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 免疫粒子群 点到点 协议识别 特征统计
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 3301-3304
• 分类号: TP393
• 字数: 4477字
• 语种: 中文

摘要

为了解决基于统计特征的P2P协议识别中,因特征选择不当而引起的识别准确率低的问题,采用免疫粒子群算法(Immune-PSO)选取最优特征子集,选择出最能区分P2P协议的特征子集.实验结果表明,该算法较标准粒子群算法具有更高的全局搜索能力,能更准确地找出最优特征子集,该方法能有效地提高协议的识别率,对常见的P2P协议如BitTorrent、eMule等有高达90％的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭骏	四川大学计算机学院	10	53	4.0	7.0
2	陈兴蜀	四川大学计算机学院	117	695	14.0	21.0
3	杜敏	四川大学计算机学院	18	78	6.0	8.0
4	张顺	四川大学计算机学院	5	3	1.0	1.0
5	毛灵	四川大学计算机学院	2	12	1.0	2.0