網絡流量的識別和預測系統(tǒng)關鍵技術研究
發(fā)布時間:2021-12-19 10:09
隨著網絡的不斷發(fā)展,現(xiàn)在的因特網已發(fā)展成為一個海量非線性系統(tǒng),網絡承載的業(yè)務日益多元化。因此,人們對于網絡的運行和維護提出了新的要求,主要體現(xiàn)在網絡流量識別、預測、異常流量的監(jiān)測和控制。流量識別算法和網絡流量模型在網絡設計、服務質量、網絡管理與監(jiān)測中起著重要的作用。目前,運營商不得不面臨大量“資源占用多、價值利潤低”的業(yè)務例如P2P下載流量不停的擠占網絡帶寬,服務質量和網絡安全問題難以解決。網絡流量模型通過建立數學模型來反應真實網絡流量。傳統(tǒng)的泊松模型在現(xiàn)代通信網中已經失效,自從Leland等人在90年代初第一次明確的提出了網絡流量中存在著自相似現(xiàn)象后,網絡流量的自相似模型不斷涌現(xiàn)。國外目前主要有基于端口的流量識別方法、對于可變端口業(yè)務能做到準確識別的方法、基于流量統(tǒng)計特性的識別方法和跨層業(yè)務等識別方法。由于多媒體應用正越來越多的引入安全加密技術和P2P計算技術,同時多媒體應用也不斷變換版本,因此使得原有的流量識別方法不再適用,且越來越難以準確和高效的識別出多媒體信息流。鑒于此原因,面對已知、未知、加密和未加密的多種多媒體信息流,識別技術正越來越向著綜合化、智能化、自動化、高效快捷、準...
【文章來源】:西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】:79 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
并聯(lián)流量控控制方式
擾制 P2于。擾控制方法的原理2P 應用協(xié)議于將網絡流量。圖 2.5理是通過偽議本身的特量引入該并5 串聯(lián)流量偽造報文例如特殊控制命令并聯(lián)的 DPI 檢量控制方式如 TCP RST令降低網速檢測設備,T 報文截速或者截幾乎不
西安電子科技大學碩士學位論文圖 2.14 測試時分類性能比較(BT)測試時分類性能比較(BT)0%20%40%60%80%100%TPRateFPRatePrecisionRecallF-measureROCArea各指標性能值數NaiveBayeBayesNetC4.5
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于FARIMA的網絡建模與性能分析[J]. 胡玉清,譚獻海,宋正陽. 計算機工程與設計. 2008(18)
[2]自相似網絡流量預測研究[J]. 張光勝,李靖波,竇文華,邵立松. 湖南大學學報(自然科學版). 2008(06)
[3]自相似網絡流量差分分析新方法[J]. 李立,喻莉,朱光喜,白云. 計算機科學. 2008(04)
[4]基于小波多尺度分析的網絡流量組合預測方法研究[J]. 李小航,劉淵,劉元珍. 微電子學與計算機. 2008(01)
[5]基于智能會話關聯(lián)的騰訊語音流量識別算法[J]. 王攀,金婷,張順頤,陳雪嬌,李薇. 計算機工程. 2007(17)
[6]R/S方法求解網絡流量自相似參數的實現(xiàn)與應用[J]. 傅雷揚,王汝傳,王海艷,任勛益. 南京航空航天大學學報. 2007(03)
[7]網絡流量自相似性產生原因的分析[J]. 張冬梅,王韜,侯景輝. 科學技術與工程. 2006(17)
[8]P2P業(yè)務流量識別、分析和控制研究[J]. 李君,王攀,孫雁飛,王浩云. 計算機工程. 2006(11)
[9]基于綜合統(tǒng)計特征的Skype流量分析與識別[J]. 王振華,王攀,張順頤. 南京郵電大學學報. 2006(01)
[10]基于小波的多尺度網絡流量預測模型[J]. 洪飛,吳志美. 計算機學報. 2006(01)
本文編號:3544230
【文章來源】:西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】:79 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
并聯(lián)流量控控制方式
擾制 P2于。擾控制方法的原理2P 應用協(xié)議于將網絡流量。圖 2.5理是通過偽議本身的特量引入該并5 串聯(lián)流量偽造報文例如特殊控制命令并聯(lián)的 DPI 檢量控制方式如 TCP RST令降低網速檢測設備,T 報文截速或者截幾乎不
西安電子科技大學碩士學位論文圖 2.14 測試時分類性能比較(BT)測試時分類性能比較(BT)0%20%40%60%80%100%TPRateFPRatePrecisionRecallF-measureROCArea各指標性能值數NaiveBayeBayesNetC4.5
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于FARIMA的網絡建模與性能分析[J]. 胡玉清,譚獻海,宋正陽. 計算機工程與設計. 2008(18)
[2]自相似網絡流量預測研究[J]. 張光勝,李靖波,竇文華,邵立松. 湖南大學學報(自然科學版). 2008(06)
[3]自相似網絡流量差分分析新方法[J]. 李立,喻莉,朱光喜,白云. 計算機科學. 2008(04)
[4]基于小波多尺度分析的網絡流量組合預測方法研究[J]. 李小航,劉淵,劉元珍. 微電子學與計算機. 2008(01)
[5]基于智能會話關聯(lián)的騰訊語音流量識別算法[J]. 王攀,金婷,張順頤,陳雪嬌,李薇. 計算機工程. 2007(17)
[6]R/S方法求解網絡流量自相似參數的實現(xiàn)與應用[J]. 傅雷揚,王汝傳,王海艷,任勛益. 南京航空航天大學學報. 2007(03)
[7]網絡流量自相似性產生原因的分析[J]. 張冬梅,王韜,侯景輝. 科學技術與工程. 2006(17)
[8]P2P業(yè)務流量識別、分析和控制研究[J]. 李君,王攀,孫雁飛,王浩云. 計算機工程. 2006(11)
[9]基于綜合統(tǒng)計特征的Skype流量分析與識別[J]. 王振華,王攀,張順頤. 南京郵電大學學報. 2006(01)
[10]基于小波的多尺度網絡流量預測模型[J]. 洪飛,吳志美. 計算機學報. 2006(01)
本文編號:3544230
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