各种网络行为都会产生大量的数据包,在没有其它任何先验知识的情况下,如何把数据包分成网络游戏包和非网络游戏包是一件困难的工作。通过对大量的数据包样本进行分析,发现用地址偶对和端口偶对的线性拟合斜率作为模式的两个特征,构造出...各种网络行为都会产生大量的数据包,在没有其它任何先验知识的情况下,如何把数据包分成网络游戏包和非网络游戏包是一件困难的工作。通过对大量的数据包样本进行分析,发现用地址偶对和端口偶对的线性拟合斜率作为模式的两个特征,构造出一个线性分类器,采用Least Mean Square Error(LMSE)算法求解分类器的权向量,进一步利用该线性分类器可以对各种环境下新的数据包准确划分为网络游戏包和非网络游戏包,据此可以控制终端用户网络游戏行为。展开更多
文摘各种网络行为都会产生大量的数据包,在没有其它任何先验知识的情况下,如何把数据包分成网络游戏包和非网络游戏包是一件困难的工作。通过对大量的数据包样本进行分析,发现用地址偶对和端口偶对的线性拟合斜率作为模式的两个特征,构造出一个线性分类器,采用Least Mean Square Error(LMSE)算法求解分类器的权向量,进一步利用该线性分类器可以对各种环境下新的数据包准确划分为网络游戏包和非网络游戏包,据此可以控制终端用户网络游戏行为。
