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一种基于流特性描述的P2P流量模糊识别方法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:《计算机学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京邮电大学计算机技术研究所,南京210003, [2]南京邮电大学数理学院,南京210003, [3]南京210003,南京210093
  • 相关基金:本课题得到国家自然科学基金项目(60572131)、江苏省科技攻关项目(BE2007058)、华为基金项目、江苏省研究生培养创新工程(CX07S_027z)与南京邮电大学青蓝工程(NY206050)资助.
中文摘要:

为了解决无法单纯地依靠关键字、端口+IP的方式识别某些特征不明显的网络应用,该文首先将模糊数学的理论应用在P2P流量的识别中,提出了一种基于流特性描述的模糊识别方法FCD.FCD模糊识别方法首先对网络数据包进行捕获,然后根据数据包的特点进行分析,对其中关键性的流量进行统一描述,接着重点分析这些关键性流量中数据包的分布情况,得到它们的隶属度函数,作为评判时的评语集,最后用模糊评判方法判定它是否属于某种网络应用.文中以著名的网络游戏魔兽世界为例进行实验,实验结果说明,用FCD模糊识别方法可以识别出该种网络游戏,而且准确率较高.

英文摘要:

Abstract Some characteristics of network application flow are inconspicuous, and they can not be simply identified by keywords, portsq-IP. The paper applies fuzzy mathematics theory to P2P traffic identification, and presents a kind of Fuzzy Recognition Method based on Flow Character- istic Description (FCD). FCD fuzzy recognition method analyzes captured network data first, and then describes uniformly key processes. Subsequently, the paper analyzes distributional state of those data in key process, and obtains their membership functions, which can be used as com- ment aggregates. Finally, fuzzy judgment method will judge whether the data are some kind of network application. The proposed recognition method is put to test through a popular network game. The experiment results verify that FCD fuzzy recognition method can identify network game flow and its accuracy is high.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433