【摘 要】
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提取网络应用特征,对于准确地识别应用层流量,进一步提供差异性服务、QoS保障、入侵检测、流量监控以及计费管理等应用具有很重要的意义。然而目前还没有有效的应用特征自动
【机 构】
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中山大学信息科学与技术学院,中山大学东校区教学实验中心
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提取网络应用特征,对于准确地识别应用层流量,进一步提供差异性服务、QoS保障、入侵检测、流量监控以及计费管理等应用具有很重要的意义。然而目前还没有有效的应用特征自动提取方法。提出了一种自动提取应用特征的新方法,该方法能够从应用层的会话中提取频繁项集,经过冗余项过滤及基于识别率的自适应特征选择获取识别应用协议的最小特征集。采用识别率和正确率对所提取的特征进行评估。实验结果表明,该方法是有效的,所提取的特征具有准确性,能用于应用层流量的精确识别。
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