【摘 要】
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如何快速而准确的检测出P2P流量,是如今网络管理中的1个重要的问题。现在常见的检测方法有基于端口检测法,DPI深度包检测,以及根据传输层特征来检测。DPI深度包检测方法需要
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如何快速而准确的检测出P2P流量,是如今网络管理中的1个重要的问题。现在常见的检测方法有基于端口检测法,DPI深度包检测,以及根据传输层特征来检测。DPI深度包检测方法需要及时跟新特征库,对于加密协议无法识别等缺陷限制了其应用。机器学习的传输层检测方法通过分析流的统计特征来检测P2P流量。较之DPI,该方法能检测出DPI无法检测出的加密的P2P流量以及特征库外的流量。本文提出了1种新的结合DPI与基于机器学习的传输层检测方法的模型,并通过实验验证该模型能弥补DPI方法的缺陷,提高检测的准确性。
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