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题名采用回归方法优化网络流量管理模型处理性能
被引量：8
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作者
邬平
吴斌
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机构
云南省科学技术情报研究院网络管理中心
昆明理工大学计算机技术应用重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第4期104-106,110,共4页
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文摘
为探索优化网络流量管理性能的有效途径,在分析"深度报文检测和深度流行为检测"网络流量管理模型结构的基础上,确定了影响网络流量管理效率的性能指标及其计算方法,通过实际抽样流量数据计算性能指标值,建立性能指标关系散点图,发现性能指标间呈线性特征,采用多元回归方法建立性能指标估计函数,并利用标准化残差估计方法验证了函数的可用性和适应性,从而得到优化网络流量管理性能的定量计算方法。
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关键词
多元回归方法
网络流量管理模型
深度报文检测
深度流行为检测
线性回归函数
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Keywords
multivariate regression method
network traffic management model
deep packet inspection
deep flow inspection
linear regression function
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于行为特征加权的P2P流识别方法的研究
被引量：4
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作者
崔燕
汪斌强
陈庶樵
张震
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机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第20期4805-4807,F0003,共4页
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基金
国家863高技术研究发展计划基金项目(2007AA01z2a1)
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文摘
为识别网络中大量的P2P流,为网络管理提供技术支持,提出一种基于行为特征加权的P2P流识别模型。该方法不需深度报文检测(DPI),采用深度流行为检测(DFI),统计P2P应用的行为特征,并通过行为特征对P2P流识别的有效性的贡献进行分级,特征按所属级别被赋予不同的权值,通过特征匹配和加权,识别P2P流。仿真实验结果表明,该方法能够有效识别P2P业务流。
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关键词
P2P流
深度流行为检测
深度报文检测
行为特征
匹配
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Keywords
P2P flow
DFI
DPI
behavior characteristic
matching
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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