【摘 要】
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随着P2P(Peer-to-Peer)应用的不断发展，P2P流量在网络流量中所占的比重也越来越大。对P2P流量的检测与控制成为了一个重要的研究领域。如何在大流量的情况下进行P2P的检测是一个亟待解决的问题。在分析P2P流量行为特征的基础上，提出了一种流量采样的模型以满足P2P检测的可扩展性需求。实验结果表明：采样间隔越大，P2P流量检测率随之降低，两次检测之间的P2P流的重合率也随之降低，由于P2
【机 构】
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华中科技大学计算机科学与技术学院,网络中心,湖北 武汉 430074
【出 处】
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中国教育和科研计算机网CERNET第十六届学术年会
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随着P2P(Peer-to-Peer)应用的不断发展，P2P流量在网络流量中所占的比重也越来越大。对P2P流量的检测与控制成为了一个重要的研究领域。如何在大流量的情况下进行P2P的检测是一个亟待解决的问题。在分析P2P流量行为特征的基础上，提出了一种流量采样的模型以满足P2P检测的可扩展性需求。实验结果表明：采样间隔越大，P2P流量检测率随之降低，两次检测之间的P2P流的重合率也随之降低，由于P2P流持续时间分布具有的重尾特性，当着重于检测持续时间较长的P2P流时，可设置较长的采样间隔时间。
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理论上说，网络流量分类测度越多，就能从更多的角度刻画流量以便更精确地分类流量。但过多的测度使它们之间的关系复杂化，且其测量及处理耗费大量资源。通过对流量分类测度的数据分析后发现，不少测度之间存在相关性。因此本文提出使用变量聚类，基于测度之间的相关性，将181个测度分成了32类，即将具有强相关性测度自动聚类，理清了测度之间的关系，并发现了一些潜在的事实，同时找到了每类测度的代表性测度；然后使用回归分
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