【摘 要】
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针对当前非业务性网络前后向流量呈现对称性的问题,提出一种基于双向网络流模型的分析方法。与传统的单向网络流模型相比,双向网络流模型以主机为粒度实现流量双向聚合,利用
【机 构】
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清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心,西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60921003,60110320）,国家科技支撑计划资助项目（2011BAK08802）,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目.
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针对当前非业务性网络前后向流量呈现对称性的问题,提出一种基于双向网络流模型的分析方法。与传统的单向网络流模型相比,双向网络流模型以主机为粒度实现流量双向聚合,利用网络流在协议、端口分布和流对称性方面的特征指标刻画主机间的交互行为,从而发现流量对称性产生的根源。基于西安交通大学校园网流量的实验结果表明,1％的主机承载了90％以上的前向UDP流量,是造成流量对称性的根本原因。相比于传统的网络流模型,文中提出的模型和分析方法能快速定位造成流量对称性的主机,更适用于非业务性网络流量的控制与管理。
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