【摘 要】
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作为流量识别的一个重要手段,深度流检测使用的统计特征中屡屡包含包长信息。从互联网五种典型应用的平均包长入手,利用滑动窗口模型探索五种应用在平均包长概率分布上的差异。对FTP、Foxmail、WWW、迅雷、Emule五种应用的实验表明:设置相同的滑动窗口,五种应用平均包长的均值有明显区别;设置不断增大的滑动窗口,五种应用平均包长的均值稳定,标准差逐渐减小。仅用包长信息可识别该五种应用。
【机 构】
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国家数字交换系统工程技术研究中心,海军92564部队
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目（2009AA01A346）
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作为流量识别的一个重要手段,深度流检测使用的统计特征中屡屡包含包长信息。从互联网五种典型应用的平均包长入手,利用滑动窗口模型探索五种应用在平均包长概率分布上的差异。对FTP、Foxmail、WWW、迅雷、Emule五种应用的实验表明:设置相同的滑动窗口,五种应用平均包长的均值有明显区别;设置不断增大的滑动窗口,五种应用平均包长的均值稳定,标准差逐渐减小。仅用包长信息可识别该五种应用。
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