网络流量的识别和预测系统关键技术研究

发布时间：2021-12-19 10:09

　　随着网络的不断发展,现在的因特网已发展成为一个海量非线性系统,网络承载的业务日益多元化。因此,人们对于网络的运行和维护提出了新的要求,主要体现在网络流量识别、预测、异常流量的监测和控制。流量识别算法和网络流量模型在网络设计、服务质量、网络管理与监测中起着重要的作用。目前,运营商不得不面临大量“资源占用多、价值利润低”的业务例如P2P下载流量不停的挤占网络带宽,服务质量和网络安全问题难以解决。网络流量模型通过建立数学模型来反应真实网络流量。传统的泊松模型在现代通信网中已经失效,自从Leland等人在90年代初第一次明确的提出了网络流量中存在着自相似现象后,网络流量的自相似模型不断涌现。国外目前主要有基于端口的流量识别方法、对于可变端口业务能做到准确识别的方法、基于流量统计特性的识别方法和跨层业务等识别方法。由于多媒体应用正越来越多的引入安全加密技术和P2P计算技术,同时多媒体应用也不断变换版本,因此使得原有的流量识别方法不再适用,且越来越难以准确和高效的识别出多媒体信息流。鉴于此原因,面对已知、未知、加密和未加密的多种多媒体信息流,识别技术正越来越向着综合化、智能化、自动化、高效快捷、准... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

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并联流量控控制方式

扰制 P2于。扰控制方法的原理2P 应用协议于将网络流量。图 2.5理是通过伪议本身的特量引入该并5 串联流量伪造报文例如特殊控制命令并联的 DPI 检量控制方式如 TCP RST令降低网速检测设备，T 报文截速或者截几乎不

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【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3544230