基于主机行为关联的加密P2P流量实时分类方法

发布时间：2018-05-04 23:00

  本文选题：加密PP流量 + 主机行为　； 参考：《高技术通讯》2013年10期

【摘要】：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。
[Abstract]:This paper presents a real-time classification method of encrypted P2P traffic based on host behavior association. This method is based on the connection relationship between nodes in P2P systems and uses a certain prior knowledge as the initial condition for node discovery. In order to realize the real-time classification of encrypted P2P traffic, the new nodes and their corresponding traffic in P2P network are continuously detected according to the network behavior. The comparative experiments in real traffic environment show that the classification accuracy of this method for typical encrypted P2P traffic is more than 95%, the computation cost is low, the performance is high, the method is independent of content detection and does not violate user privacy. It can be used in real time stream classification environment.
【作者单位】： 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;
【基金】：863计划(2011AA010703) 国家自然科学基金(61070184) 国家科技支撑计划(2012BAH46B02) 中国科学院战略性先导科技专项课题(XDA06030200)资助项目
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1845046