【摘 要】
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针对互联网中P2P协议以及加密协议无法使用传统方法进行识别的问题,提出一种新的基于会话流统计特征的网络协议识别算法。采用二进制粒子群算法(BPSO)定量选出最能体现不同协
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划(“973”计划)项目(2007CB311106);国防重点实验室基金资助项目(NEUL20090101);科技部支撑项目(2012BAH18B05)
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针对互联网中P2P协议以及加密协议无法使用传统方法进行识别的问题,提出一种新的基于会话流统计特征的网络协议识别算法。采用二进制粒子群算法(BPSO)定量选出最能体现不同协议区别的特征子集;并针对BP(Back Propagation)神经网络结构难以确定、易陷入局部极小值等缺陷进行分析,使用粒子群算法对BP神经网络进行优化以提高识别率。实验结果表明:该方法能够有效地从多种网络特征属性中选出最能体现不同协议区别的特征子集,且对于基于UDP协议的网络应用也有较高识别率,经优化后的BP神经网络具有更高识别率。该算法对常见的P2P协议平均识别率达到96%,且能够实时地对网络协议进行识别。
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