云计算环境下的P2P流量识别

发布时间：2017-07-30 19:00

  本文关键词：云计算环境下的P2P流量识别

  更多相关文章： PP流量识别 云计算 粗糙集 朴素贝叶斯

【摘要】：由于内存限制使得单机环境下的P2P流量识别方法只能对小规模数据集进行处理,并且基于朴素贝叶斯分类的识别方法所使用的属性特征均为人工选择,因此,识别率受到了限制并且缺乏客观性。基于以上问题分析提出了云计算环境下的朴素贝叶斯分类算法并改进了在云计算环境下属性约简算法,结合这两个算法实现了对加密P2P流量的细粒度识别。实验结果表明该方法可以高效处理大数据集网络流量,并且有很高的P2P流量识别率,同时结果也具备客观性。
【作者单位】： 曲阜师范大学计算机科学学院;
【关键词】： PP流量识别 云计算 粗糙集 朴素贝叶斯
【基金】：国家自然科学基金(No.61373027) 山东省自然科学基金(No.ZR2012FM023)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言在单机环境下使用朴素贝叶斯分类方法对P2P流量进行识别时会把数据集一次性读入内存[1],显然这已经不再适合大规模的数据集,然而,使用大数据训练出来的分类器会提高识别率[2],这就使了单机环境下的流量识别受到了限制;朴素贝叶斯分类[3-4]使用的特征属性传统的做法是依据

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 钱进;苗夺谦;张泽华;;云计算环境下知识约简算法[J];计算机学报;2011年12期

2 王中锋;王志海;;基于条件对数似然函数导数的贝叶斯网络分类器优化算法[J];计算机学报;2012年02期

3 陈昊;杨俊安;庄镇泉;;变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法[J];计算机学报;2012年05期

4 王海晟;王海晨;桂小林;;使用粗糙集与Bayes分类器的P2P网络安全管理机制[J];计算机科学;2012年09期

5 李伟卫;赵航;张阳;王勇;;基于MapReduce的海量数据挖掘技术研究[J];计算机工程与应用;2013年20期

6 宛婉;周国祥;;Hadoop平台的海量数据并行随机抽样[J];计算机工程与应用;2014年20期

7 鲁刚;张宏莉;叶麟;;P2P流量识别[J];软件学报;2011年06期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 琚春华;邹江波;张芮;魏建良;;基于MapReduce技术的并行集成分类算法[J];电信科学;2012年07期

2 徐雅斌;李艳平;刘曦子;;一个基于云计算的P2P流量识别系统模型的研究[J];电信科学;2012年10期

3 魏春花;杨奎河;;基于行为关联的有状态P2P识别方法[J];电子世界;2012年21期

4 郑淋;叶猛;;基于多尺度分析和决策树的P2P流量检测模型[J];电视技术;2013年01期

5 戴大蒙;慕德俊;;非完备信息系统的启发式特征选择遗传算法[J];电子学报;2013年03期

6 张震;汪斌强;陈鸿昶;马海龙;;互联网中基于用户连接图的流量分类机制[J];电子与信息学报;2013年04期

7 于为;;大数据技术应用研究[J];电脑知识与技术;2013年22期

8 郎波;张博宇;;面向大数据的非结构化数据管理平台关键技术[J];信息技术与标准化;2013年10期

9 邵景峰;崔尊民;王进富;白晓波;;大数据下纺织制造执行系统的构建[J];纺织器材;2013年06期

10 张亚楠;谭跃生;;基于MapReduce的并行遮盖文本聚类算法[J];内蒙古科技大学学报;2013年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 赵志滨;贾岩峰;鲍玉斌;;基于领域知识字典的Web页面主题判定方法的研究[A];第25届中国控制与决策会议论文集[C];2013年

2 单凯;高仲合;;基于节点及流量行为特征的P2P流量识别[A];山东计算机学会2013学术年会论文集[C];2013年

3 乔媛媛;刘芳;凌艳;尹劲松;;云计算环境下MapReduce的资源建模与性能预测[A];2013年全国通信软件学术会议论文集[C];2013年

4 喻东阳;陈宏伟;杨庄;;基于信任抽样的P2P流量识别[A];武汉机械设计与传动学会第21届学术年会论文集[C];2013年

5 Xiaoguang Han;Jigang Sun;Wu Qu;Xuanxia Yao;;Distributed Malware Detection based on Binary File Features in Cloud Computing Environment[A];第26届中国控制与决策会议论文集[C];2014年

6 陈佐旗;余柏蒗;吴健平;;基于GPU通用计算的遥感数据处理——以计算地表太阳辐射值为例[A];第十八届中国环境遥感应用技术论坛论文集[C];2014年

7 白永超;付伟;辛阳;;基于Hadoop和Nutch的分布式搜索引擎研究与仿真[A];第十九届全国青年通信学术年会论文集[C];2014年

8 李超越;徐国胜;;Hadoop公平调度算法的改进[A];第十九届全国青年通信学术年会论文集[C];2014年

9 刘心怡;;浅析大数据对GIS的影响[A];贵州省岩石力学与工程学会2014年学术年会论文集[C];2014年

10 张恺玉;陈磊;;一种基于Hadoop架构的指挥系统大数据挖掘方法[A];第三届中国指挥控制大会论文集（上册）[C];2015年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 张世栋;对等网络文件共享服务的优化技术研究[D];北京邮电大学;2012年

2 万成威;基于P2P流媒体模型的流量特征分析及实时分类[D];解放军信息工程大学;2012年

3 张震;基于流量测量的高速IP业务感知技术研究[D];解放军信息工程大学;2012年

4 刘国乐;P2P网络的资源优化与若干安全问题研究[D];北京邮电大学;2013年

5 李健;云计算环境下最小化运营开销的调度技术研究[D];北京邮电大学;2013年

6 韩晶;大数据服务若干关键技术研究[D];北京邮电大学;2013年

7 程祥;高效可靠的虚拟网络映射技术研究[D];北京邮电大学;2013年

8 李韧;基于Hadoop的大规模语义Web本体数据查询与推理关键技术研究[D];重庆大学;2013年

9 张涵;一种安全的半分布式P2P系统体系结构及关键技术研究[D];北京工业大学;2013年

10 卢风顺;面向CPU/GPU异构体系结构的并行计算关键技术研究[D];国防科学技术大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 梁敏;基于统计行为的P2P文件共享加密流量识别技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2011年

2 张小敏;基于DPI的P2P流量识别方法研究[D];南京邮电大学;2012年

3 刘胜旺;基于IPv6的VoD技术的研究[D];沈阳工业大学;2012年

4 李晓瑜;粗糙集理论下不完备决策表的属性约简算法研究[D];广西师范大学;2012年

5 张仁飞;P2P IPTV VoD系统测量与基于SVM的流量识别技术研究[D];云南大学;2012年

6 刘振天;局域网监管中的P2P流媒体流量识别与阻断技术研究[D];北京工业大学;2012年

7 井影;基于相似关系的粗糙规划决策方法研究[D];河北科技大学;2012年

8 宋龙超;基于传输层特征的流量分类方法的研究与实现[D];华南理工大学;2012年

9 路林;即时通信协议的特征与通联关系分析[D];解放军信息工程大学;2012年

10 焦阳;具有身份验证和灾备功能的高效数据同步模型[D];南京邮电大学;2013年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李s，

本文编号：595644