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基于数据包抽样的互联网业务流精确分类
被引量：
1
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作者
钮晓娜
郭云飞
张进
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第10期3863-3866,共4页
为实时精确地分类业务流,详细分析了负载特征在业务流中各数据包间位置的分布特性,原创性地提出了一种基于载荷特征检测的互联网业务早期分类方法ERBDPI。其基本思想是仅抽取业务流特征丰富的前几个数据包进行负载特征匹配,从而在连接...
为实时精确地分类业务流,详细分析了负载特征在业务流中各数据包间位置的分布特性,原创性地提出了一种基于载荷特征检测的互联网业务早期分类方法ERBDPI。其基本思想是仅抽取业务流特征丰富的前几个数据包进行负载特征匹配,从而在连接开始阶段即可识别出业务类型。对ERBDPI进行了详细的理论分析和骨干网真实流量检测,结果表明,通过选取合适的数据包抽样个数,ERBDPI可在包抽样比下降至传统抽样方法的1/5的情况下获得95%以上的分类精确度,从而适合用于在线实时检测。
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关键词
业务流分类
早期识别
载荷特征检测
数据包抽样
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职称材料
题名
基于数据包抽样的互联网业务流精确分类
被引量：
1
1
作者
钮晓娜
郭云飞
张进
机构
解放军信息工程大学信息工程学院信息技术研究所
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第10期3863-3866,共4页
基金
国家"973"重点基础研究发展计划资助项目(2007CB307102)
文摘
为实时精确地分类业务流,详细分析了负载特征在业务流中各数据包间位置的分布特性,原创性地提出了一种基于载荷特征检测的互联网业务早期分类方法ERBDPI。其基本思想是仅抽取业务流特征丰富的前几个数据包进行负载特征匹配,从而在连接开始阶段即可识别出业务类型。对ERBDPI进行了详细的理论分析和骨干网真实流量检测,结果表明,通过选取合适的数据包抽样个数,ERBDPI可在包抽样比下降至传统抽样方法的1/5的情况下获得95%以上的分类精确度,从而适合用于在线实时检测。
关键词
业务流分类
早期识别
载荷特征检测
数据包抽样
Keywords
traffic classification
early recognition
payload signature inspection
packet sampling
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据包抽样的互联网业务流精确分类
钮晓娜
郭云飞
张进
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
1
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