【摘 要】
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网络流量分析分类技术,是网络运营商实现网络流量监测,进而有效管理网络的重要手段。准确地识别网络应用具有重要的意义。然而,随着互联网的飞速发展,网络业务种类多种多样,
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网络流量分析分类技术,是网络运营商实现网络流量监测,进而有效管理网络的重要手段。准确地识别网络应用具有重要的意义。然而,随着互联网的飞速发展,网络业务种类多种多样,新兴业务层出不穷,私有协议广泛应用,这些都造成了目前业务识别的困难。网络分类识别主要有端口识别,DPI识别,DFI识别三种方法。随着新兴业务的不断出现以及私有业务的广泛应用,基于端口及DPI分类方法的适用范围越来越小,DFI流量识别是近几年兴起的流量识别方法,无需解读数据包的负载,只需要获得一般网络监控设备能够提取的信息,不需要额外的设备开销,越来越多的DFI技术正在应用于流量分类中。另外,本文着重介绍了基于DFI的机器学习分类方法。目前,P2P业务占据了网络中的大部分流量,对于P2P业务的识别对于网络监测,内容管理以及提高业务质量均有重要的意义。P2P有其独有的特征,识别P2P的方法有很多种,单单利用一种方法很难有效的识别P2P业务。本文在考虑识别效率和识别代价的情况下,结合DPI和DFI技术,提出了一种识别P2P业务的综合方法,能够有效的平衡识别效率和识别代价。
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