【摘 要】
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提出了一种基于主机行为关联的加密P2P流量实时分类方法，该方法基于P2P系统中节点间的连接关系，以一定的先验知识为初始条件进行节点发现，并根据网络行为不断进行迭代检测，持续发
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院信息工程研究所,中国科学院大学,北京邮电大学计算机学院
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提出了一种基于主机行为关联的加密P2P流量实时分类方法，该方法基于P2P系统中节点间的连接关系，以一定的先验知识为初始条件进行节点发现，并根据网络行为不断进行迭代检测，持续发现P2P网络中的新节点及其对应的流量，从而达到对加密P2P流量实时分类的目的。真实流量环境中的对比实验表明，该方法对典型加密P2P流量的分类准确率、召回率均超过95％，计算代价小、性能高，不依赖于内容检测，不侵犯用户隐私，能有效应用于实时流分类环境中。
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