浙江万里学院电子信息学院通信工程系
- 作品数：2 被引量：11H指数：1
- 相关机构：南京邮电大学计算机学院信息网络技术研究所南京邮电大学计算机学院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：理学电子电信更多>>
- 基于贝叶斯网络的Peer-to-Peer识别方法被引量：11
- 2009年
- 网络业务分类与识别是网络管理、网络规划和安全的必要途径,而Peer-to-Peer(P2P)流量由于采用伪装端口、动态端口以及应用层加密,已成为业务分类与识别的主要难点.该文提出了P2P业务的精确识别方法,通过对流统计特性的分析,提取相关特征属性,应用遗传算法选取最优特征属性子集,并采用贝叶斯网络机器学习方法识别P2P流量.实验表明K2,TAN和BAN能有效快速地识别P2P业务,分类精度高达95%以上,很大程度上优于朴素贝叶斯分类和BP神经网络方法.同时该系统具有可扩展性,能够识别未知的P2P流量,并适用于实时分类识别环境.
- 李君张顺颐王浩云李翠莲
- 关键词：PEER-TO-PEER朴素贝叶斯贝叶斯网络
- 一种对等网络层次比率优化模型
- 2009年
- 层次比率是影响层次P2P系统查找性能的主要因素,利用节点能力的差异性,建立了基于DHT的两层P2P网络结构的查询时延模型和节点负荷模型,并根据模型求出最优层次比率。仿真结果证明了提出的求解方案能有效地提高两层P2P网络的查找性能,使系统具有更好的可扩展性,有利于P2P网络应用,尤其是基于P2P的VoIP应用的大规模部署。
- 李君张顺颐黄长佳王浩云
- 关键词：对等网络负荷模型
