| 基于集成学习的P2P流量识别模型 |
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| 引用本文： | 赵丹,王汝传,徐鹤.基于集成学习的P2P流量识别模型[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2011,31(4):101-105,111. |
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| 作者姓名： | 赵丹 王汝传 徐鹤 |
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| 作者单位： | 1. 南京邮电大学计算机学院,江苏南京,210046
2. 南京邮电大学计算机学院,江苏南京210046;南京邮电大学计算机研究所,江苏南京210046 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60973139、60773041); 国家和江苏省博士后基金(20100471353、20100471355、20100471356); 江苏高校科技创新计划项目(CX09B_153Z,CX10B-260Z,CX10B-261Z,CX10B-262Z,CX10B-263Z); 江苏省六大高峰人才项目(2008118); 江苏省级现代服务业发展专项资金; 江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金(2010)资助项目 |
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| 摘 要： | 将DTNB、OneR和BP神经网络算法集成用于P2P流量识别,构建了基于该集成学习算法的P2P流量识别模型。利用网络流量特征和机器学习中生成规则的集成分类算法将网络流量分为P2P流量和非P2P流量。所建立的P2P流量识别模型分为网络流量特征的获取、P2P流量特征选取以及建立流量分类模型三个步骤。采用十折交叉验证与测试集相结合的方法CTFCVWTS(combining T-fold cross validation with testing set)评估模型的合理性和提出方法的有效性。实验得出流量分类准确率平均为97.27%。结果表明,该模型具有较高的P2P流量识别准确率。
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| 关 键 词： | P2P流量识别 集成学习 DTNB OneR BP |
P2P Traffic Identification Model Based on Ensemble Learning |
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| ZHAO Dan,WANG Ru-chuan,XU He.P2P Traffic Identification Model Based on Ensemble Learning[J].Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications,2011,31(4):101-105,111. |
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| Authors: | ZHAO Dan WANG Ru-chuan XU He |
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| Institution: | ZHAO Dan1,WANG Ru-chuan1,2,XU He1(1.College of Computer,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210046 China2.Institute of Computer Technology,Nanjing 210046 China) |
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| Abstract: | P2P traffic identification model is constructed based on the ensemble learning algorithm,which integrats DTNB,ONER and BP neural network algorithm.Using network flow characteristics and the integrated classification algorithm for rule generation in machine learning,network traffic flow is divided into two types,P2P and non-P2P traffic.The model consists of three steps,i.e.gaining network flow characteristics,P2P traffic feature selection and the establishment of flow classification model.The rationality of ... |
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| Keywords: | P2P traffic identification ensemble learning DTNB OneR BP |
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