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利用半监督近邻传播聚类算法实现P2P流量识别  
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【英文篇名】 P2P traffic identification based on semi-supervised affinity propagation clustering
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【作者】 于明; 朱超;
【英文作者】 YU Ming; ZHU Chao(School of Information and Communication Engineering; Dalian University of Technology; Dalian 116024; China);
【作者单位】 大连理工大学信息与通信工程学院;
【文献出处】 哈尔滨工程大学学报 , Journal of Harbin Engineering University, 编辑部邮箱 2013年 05期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 P2P流量识别; 半监督聚类; 近邻传播; 机器学习; 网络安全;
【英文关键词】 P2P traffic identification; semi-supervised clustering; affinity propagation; machine learning; network security;
【摘要】 为了解决利用少量标记样本实现准确的P2P流量识别,提出了一种基于半监督近邻传播(AP)聚类算法的P2P流量识别方法.首先对少量样本进行标记,然后在聚类过程中为标记样本和非标记样本设置不同的参考度,使标记样本能够优先成为类代表点,进而通过样本间的消息加权更新完成聚类,最后按照相应的标记-类别映射规则实现对P2P流量的识别.研究了参考度与消息加权更新对识别性能的影响,实验结果显示:当标记样本的比例为5%时,对P2P流量的识别准确率高于90%,误识别率低于3%;当标记样本的比例达到15%后,识别准确率高于95%,最高可达98%,而误识别率则低于1%;识别性能随标记样本比例的提高而提高.
【英文摘要】 In this study a method for P2P traffic identification was proposed based on utilizing semi-supervised affinity propagation clustering aimed at accurately identifying P2P traffic with as few labeled samples as possible.Firstly,a small amount of samples were labeled.Secondly,the labeled as well as the unlabeled samples were configured with different preference parameters,which made it more likely for the labeled samples to become exemplars,as opposed to the unlabeled samples.Thirdly,all samples were clustered...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61172059); 辽宁省博士启动基金资助项目(20111022)
【更新日期】 2013-07-16
【分类号】 TP393.02
【正文快照】 P2P应用尤其是P2P下载类应用给因特网、企业内联网及校园网等公共网络的正常运行带来了诸多问题,如可用带宽下降、服务质量降低和扩容成本增加等.因此,对P2P流量的监控已成为网络管理的主要任务之一,其实施基础便是对P2P流量的准确识别.然而,目前许多P2P应用为了躲避监控也采取

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