【摘 要】
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目前,很多数据的传输和使用都是应用网络数据的形式进行传输,网络流量是承载网络数据的主要形式,因此,识别网络流量,进而分析提取网络数据以及实现流量检测和控制越来越重要
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目前,很多数据的传输和使用都是应用网络数据的形式进行传输,网络流量是承载网络数据的主要形式,因此,识别网络流量,进而分析提取网络数据以及实现流量检测和控制越来越重要。目前,厂商的主要目标是能更多的识别网络流量,达到有效的控制和使用网络资源。而流量中P2P流量在总流量中占有量比较大,对应的网络应用少而且主要应用在流媒体、文件传输、及时通讯上。因此,对P2P流量的识别已成为流量识别的主要分析内容。本论文首先介绍传统的流量识别的方法,然后介绍以传统方法为依据的自动化特征识别,但是该方法只适用于单流、以及不加密的数据流分析；在数据流中占有较大比重的P2P流量不适用与此方法,本论文通过机器学习算法对P2P流量进行细致分析,然后找出能用于识别P2P流量的特征动作,然后利用FCD模糊识别方法识别P2P网络流量,实验表明,该流识别方法对数据流的检测准确率较高。本论文的创新点是利用FCD模糊识别方法识别P2P流量,然后建立日志系统,通过对日志系统的分析,得到具体产生流量的应用,然后能有效的实施对网络流量的检测和控制,使网络资源更合理的利用。
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