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针对点对点（P2P）用户习惯、运行环境的异构性,提出P2P流量识别的双层模型。该模型由单流内部流量特征的贝叶斯网络识别算法与多流之间行为特征的支持向量机识别算法组成。实验结果表明,相对于统计特征识别方法,该模型检测准确度提高5.4%,且对于不同应用场景具有较好的稳定性。
基于流量与行为特征的P2P流量识别模型
【摘 要】
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针对点对点（P2P）用户习惯、运行环境的异构性,提出P2P流量识别的双层模型。该模型由单流内部流量特征的贝叶斯网络识别算法与多流之间行为特征的支持向量机识别算法组成。实验
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南涉外经济学院电气与信息工程学院,国防科学技术大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年16期
【基金项目】
：
国家“863”计划基金资助项目（2009AA01Z431）, 国家自然科学基金资助项目（61103015）, 湖南省自然科学基金资助项目（09JJ5043）
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