【摘 要】
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计算机网络的普及,使得针对互联网衍生的应用程序越来越多。同时随着电子商务与P2P (Peer-to-Peer)网络的出现,使网络用户对网络的安全性以及带宽需求提出了更高的要求。自20
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计算机网络的普及,使得针对互联网衍生的应用程序越来越多。同时随着电子商务与P2P (Peer-to-Peer)网络的出现,使网络用户对网络的安全性以及带宽需求提出了更高的要求。自20世纪90年代以来,对于高效精确的网络流量识别方法的研究不断增多。然而随着采用的数据集、分类方法以及对于分类方法的验证都不相同,因此很难权衡不同分类方法的优劣。基准数据集的存在可以有效解决上述问题。目前对于基准的获取方法主要采用基于端口识别或深层包检测技术,但上述方法在面对加密流量或新型应用时无法对流量有效识别。因此基于上述研究点,本文提出一套基于PDS(端口匹配：PORT matching,深层包检测：DPI,半监督学习：Semi-supervised learning的缩写)的网络流量分类过程,并将该过程应用到基准数据集的构建,最后提出相应的验证方案对基准数据的准确率进行调整。实验结果表明,在仅基于端口识别(端口号小于1024)以及深层包检测,可以得到70.6%的流识别率以及76.6%的字节识别率。而应用PDS过程进行流量识别得到99.92%的字节识别率。本文搭建了独立的网络环境,基于内核监控对P2P类中的BT进行捕获,并对该数据集进行验证。结果表明,在P2P类别的识别率上,分类准确率可以达到99.80%。
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