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一种基于自主学习的DPI业务识别方法  
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【英文篇名】 A Self-learning Application Identification Method for Deep Packet Inspection
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 陈亦余; 陈爱民;
【英文作者】 CHEN Yi-yu; CHEN Ai-min; METC; Fujian Normal University; College of Mathematics and Computer Science;
【作者单位】 福建师范大学现代教育技术中心; 福建师范大学数学与计算机科学学院;
【文献出处】 福建师范大学学报(自然科学版) , Journal of Fujian Normal University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 自主学习; 业务识别; 深度包检测; 关联流量; 统计分析;
【英文关键词】 self-learning; application identification; deep packet inspection; correlated flows; statistical analysis;
【摘要】 随着数据通信技术的发展,因特网服务提供商面临着沉重的P2P和Vo IP流量管理问题.针对目前已有的业务识别方法大都存在带宽消耗价大,实现复杂等问题,提出一种基于自主学习的深度包检测(DPI)业务识别方法,利用关联流量和统计分析等方法识别新的业务流量.能够在统计系统中实时的增加新的识别流矢量,因此无需人工分析和标记就能够对统计数据集进行更新.实验结果证明了该方法的准确性和流量识别的高度可靠性.
【英文摘要】 With advanced data communication techniques,Internet service providers are facing big problem of managing heavy P2 P and Vo IP traffic for their network. Various existing methods have the issues of high bandwidth cost and complexity. It suggests a composite self-learning Deep Packet Inspection( DPI) method to identify application flows using correlated flows and statistical analysis.This method can add newly identified flow vector in statistical engine in real-time,thus updating statistical data set without...
【更新日期】 2017-06-20
【分类号】 TP393.06
【正文快照】 随着网络服务的不断发展,因特网出现了许多网络新技术和新业务流量,例如IPTV、网络聊天、视频网站、在线游戏、电子商务等.这些业务流量大都可被分为P2P(Peer-to-Peer)和Vo IP(Voice o-ver IP)两大类.由于拥有内容自由和呼叫便利等优点,这些新业务吸引了众多用户,且还在不断增?

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