基于SVM的P2P流量檢測系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、大量的端到端(P2P)業(yè)務尤其是共享較大視頻類文件的軟件以及下載軟件已占據(jù)了越來越多的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務總量。由此帶來的帶寬的巨大消耗所引起的網(wǎng)絡擁塞以及網(wǎng)絡性能的降低使P2P業(yè)務以及其他一些傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務均受到影響。因此，實現(xiàn)控制、分類P2P業(yè)務成為網(wǎng)絡供應商急需解決的問題。支持向量機已經(jīng)在網(wǎng)絡流量分類中顯示了其優(yōu)越性，本文用支持向量機技術針對現(xiàn)有識別方法的弊端，提出了一種基于支持向量機(SVM)的P2P流量檢測系統(tǒng)。
　　 本文對

2、SVM的基本原理進行深入的研究，將SVM的分類方法結合P2P流量特點，根據(jù)SVM中的支持向量原理，探討了對SVM進行改進的方法用于刪減SVM訓練中的無效樣本。通過抓取網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)包，詳細分析了P2P網(wǎng)絡流量特征，選取了具有代表性的能夠區(qū)分P2P流量與非P2P流量的特征用于SVM的訓練，這些特征與傳統(tǒng)的選取方法有很大的區(qū)別.在以上研究的基礎上，提出了基于SVM的P2P流量檢測系統(tǒng)模型。
　　 本文最后給出了系統(tǒng)的具體實現(xiàn)。該系統(tǒng)是

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