一种基于自主学习的DPI业务识别方法

• 作者: 陈亦余 陈爱民
• 来源期刊: 福建师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自主学习 业务识别 深度包检测 关联流量 统计分析
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 19-26
• 页数: 8页
• 分类号: TN915.06
• 语种: 中文
• DOI: 10.12046/j.issn.1000-5277.2017.03.004

摘要

随着数据通信技术的发展,因特网服务提供商面临着沉重的P2P和VoIP流量管理问题.针对目前已有的业务识别方法大都存在带宽消耗价大,实现复杂等问题,提出一种基于自主学习的深度包检测(DPI)业务识别方法,利用关联流量和统计分析等方法识别新的业务流量.能够在统计系统中实时的增加新的识别流矢量,因此无需人工分析和标记就能够对统计数据集进行更新.实验结果证明了该方法的准确性和流量识别的高度可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈爱民		8	8	2.0	2.0
2	陈亦余		3	2	1.0	1.0