时频分析在P2P网络流分类中的应用研究

发布时间：2017-06-21 10:12

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【摘要】：为了从众多网络流中识别出P2P流,以方便网络管理者更好地管理网络流量,提出了时频分析的思路,对网络流的时域特征进行时频分析,提取并形成时频特征参数,然后采用机器学习的方法对网络流进行分类。选取了短时傅里叶变换、小波包分解和Choi-Williams分布三种具有代表性的时频变换对网络流进行分析,交叉验证后的分类准确率大部分都在70%以上。实验结果表明,基于时频特征的分类方法具有较好的稳定性,是传统基于时域特征的分类方法的有效补充。
【作者单位】： 电子科技大学通信与信息工程学院;
【关键词】： 流分类 时频分析 时频特征提取 机器学习
【基金】：中央高校基本业务费资助项目(2672012ZYGX2012J006) 留学回国人员科研启动基金资助项目
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 0引言随着互联网的发展,人们对于互联网提供的服务质量的要求也越来越高。近些年来,网络中P2P应用因为其方便快捷的使用方式和高速的资源传输速率,在整个网络应用中所占的比重越来越大。时至今天,P2P流量已经占有现今互联网总流量的60%,甚至更多[1]。虽然P2P应用方便了用户进

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 徐鹏;刘琼;林森;;基于支持向量机的Internet流量分类研究[J];计算机研究与发展;2009年03期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 邱婧;夏靖波;柏骏;;基于SVM决策树的网络流量分类[J];电光与控制;2012年06期

2 胡婷;王勇;陶晓玲;;网络流量分类方法的比较研究[J];桂林电子科技大学学报;2010年03期

3 周亚建;薛超;平源;;基于端口特征的P2P应用识别方案[J];北京工业大学学报;2013年11期

4 武佳宁;;基于序列特征的网络流分类方法研究[J];电子设计工程;2013年23期

5 李为民;刘晓楠;缪晨;陈陆颖;雷振明;;典型业务的包长分布规律[J];电子科技大学学报;2014年02期

6 钱亚冠;张e，

本文编号：468332