基于隐马尔科夫模型的P2P流识别技术

• 作者: 许博 陈鸣 魏祥麟
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 对等方到对等方 有限状态机 流识别 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 55-63
• 分类号: TP393
• 字数: 6063字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-436X.2012.06.007

摘要

为了实时、准确地识别多种P2P应用流,提出了基于隐马尔科夫模型(HMM,hidden Markov model)的P2P 流识别技术.该技术利用分组大小、到达时间间隔和到达顺序等特征构建流识别模型,采用离散型随机变量刻画HMM状态特征；提出了能同时识别多种P2P应用流的架构HMM-FIA,设计了HMM的状态个数选择算法,在校园网中架设可控实验环境,使用HMM-FIA识别多种P2P流,并与已有识别方法进行比较,结果表明采用离散型随机变量能降低模型建立时间,提高识别未知流的实时性和准确性；HMM-HA能同时识别多种P2P协议产生的分组流,并能较好地适应网络环境变化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鸣	解放军理工大学指挥自动化学院	142	1250	18.0	28.0
2	魏祥麟	解放军理工大学指挥自动化学院	8	40	4.0	6.0
3	许博	解放军理工大学指挥自动化学院	22	199	9.0	13.0