基于多维支持向量机的P2P流量识别方法研究

项目名称： 基于多维支持向量机的P2P流量识别方法研究

项目编号： No.60973140

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 孙知信

作者单位： 南京邮电大学

项目金额： 32万元

中文摘要： 在深入分析P2P技术基础上，从P2P通信流量的最基本特征出发，研究P2P流量的统计特性，根据不同P2P流量统计特性的差异，分别为其建立不同的数值化处理策略。研究滑动窗口机制原理，将基于时间的滑动窗口机制应用于P2P流量统计特性的数值化处理中，获得基于滑动窗口机制的P2P流量统计特性量化策略。研究SVM算法原理以及SVM机制在流量检测中的应用方法，结合P2P流量的统计特性量化策略，建立基于SVM机制的P2P流量识别模型。改进SVM算法，利用对向量加权的方式实现多维SVM机制，使其能够完成P2P流量的分类，同时建立基于改进的多维SVM机制的P2P流量识别分类模型。本项目的研究对实现全面高效的P2P流量识别具有重要的理论意义和参考价值。

中文关键词： 对等网络；流量识别；支持向量机；；

英文摘要：

英文关键词： Peeo to Peer；Traffic Identification；Support Vector Machine；；