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深度流检测在对等网络中流量识别研究
作 者: 刘涛
导 师: 陈宏伟
学 校: 湖北工业大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 对等网络 深度流检测 贝叶斯 决策树 BP神经网络 流量特征
分类号: TP393.06
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
随着Internet的快速发展,P2P应用在网络中逐渐成为网络宽带的主要占有者,也成为网络业务的重要组成部分。P2P的技术在推动Internet网络发展的同时,也对网络带宽资源的网络拥塞、网络版权、网络流量的占用,而导致增加网络管理的难度、安全隐患等问题,这些问题都将阻碍正常网络业务的发展。能够有效识别并且对P2P应用的管理控制的背景下。P2P应用软件检测技术主要是深度包检测和深度流量检测法。深度包检测法不能检测出加密的和未知的对等网络流的应用,深度流量检测方法可以克服深度包检测方法的这个缺点。本文通过基于深度包检测的深度流量检测法识别出P2P流的应用系统。本文首先描述了P2P技术的基础理论,讨论了P2P技术的工作原理、技术特点,并且详细阐述在深度流量检测技术的模糊算法的三种算法的应用研究。在以上研究分析的基础上,本文提出了一个能够识别未知P2P应用的应用系统研究技术。该系统使用模糊算法中的贝叶斯,决策树,神经网络进行模糊检测。三种算法都是通过深度包检测出的结果作为理想输出集,采用相同的网络流量的特征,只有特征中包含足够的类别信息,才能够利用分类器实现正确的分类。在提取出特征后,可以有三种算法进行训练,最后把分析结果进行显示。对贝叶斯的两个分类器-朴素贝叶斯和全贝叶斯的算法、训练结果、运行结果进行研究,实验研究表明朴素贝叶斯和全贝叶斯分类器能够快速准确的找到P2P流应用,朴素贝叶斯分类器准确度占据优势,全贝叶斯运行时间占据优势。对于决策树,实验表明决策树分类技术更能快速准确的定位P2P数据流,在实时处理大量数据方面更能体现决策树分类技术的效率与准确度。对于神经网络,实验表明神经网络检测出P2P数据流的准确性更高一些,在实时处理大量数据方面效率要低一些。测试结果表明,该系统能够有效检测出网络中已知或未知的P2P应用流量,有助于网络的带宽资源的管理,确保各项常规业务的正常运行。本文最后对工作进行了总结,并对下一步工作的方向进行了展望。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 第1章 绪论 8-13 1.1 研究背景 8-10 1.2 国内外研究现状 10-11 1.3 论文的结构安排 11-13 第2章 深度流检测的体系结构 13-25 2.1 深度流检测基本原理 13 2.2 流特征的选取 13-18 2.3 深度流检测体系结构 18-22 2.4 重要数据结构 22-25 第3章 Bayesian算法在深度流检测中的应用 25-31 3.1 朴素贝叶斯与全贝叶斯分类器算法及训练集比较 25-28 3.1.1 朴素贝叶斯与全贝叶斯分类器算法比较 25-27 3.1.2 两种分类器训练时间比较图 27-28 3.2 运行结果比较分析 28-29 3.2.1 两种分类器运行时间图表 28 3.2.2 朴素贝叶斯和全贝叶斯分类器运行结果及准确度 28-29 3.3 总结 29-31 第4章 决策树在深度流检测中的应用 31-40 4.1 决策树简介 31-32 4.1.1 C4.5算法基本思想 31-32 4.1.2 C4.5算法流程 32 4.2 数据预处理 32-34 4.2.1 训练决策树样本 32-33 4.2.2 统计属性值 33-34 4.3 决策树分类 34-36 4.4 决策树识别 36-38 4.5 结论 38-40 第5章 BP神经网络算法在深度流检测中的应用 40-48 5.1 神经网络简介 40-41 5.2 确定输入向量和初始化权值 41-42 5.3 输入模式的正向传播和输出误差的逆传播 42-46 5.3.1 输入模式的正向传播 42-43 5.3.2 输出误差的逆传播 43-44 5.3.3 算法流程图 44-46 5.4 BP神经网络算法识别 46-47 5.5 小结 47-48 第6章 运行界面及算法应用比较 48-53 6.1 运行环境 48 6.2 系统运行测试环境 48-49 6.3 测试方法及运行界面 49-51 6.4 性能分析 51-53 第7章 总结与展望 53-55 7.1 本文总结 53 7.2 展望 53-55 参考文献 55-58 致谢 58-59 攻读硕士学位期间发表的学术论文 59-60 攻读硕士学位期间参加的科研项目 60
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络测试、运行
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