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题名基于UDP统计指印混合模型的VoIP流量识别方法
被引量：1
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作者
丁要军
蔡皖东
姚烨
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机构
西北工业大学计算机学院
咸阳师范学院信息工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第9期136-140,共5页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2009AA01Z424)
陕西省教育厅科研计划项目(12JK0933)
+2 种基金
咸阳师范学院专项科研基金项目(12XSYK068
10XSYK308
07XSYK280)资助
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文摘
针对VoIP加密负载流量识别的难题,提出一种基于UDP统计指印混合模型的VoIP流量识别方法,以提高VoIP流量的识别精度和分类稳定性。该模型改进了统计指印模型中基于单一的网络流相异度来判定流量类别的方法,将UDP流的统计特征与网络流的统计指印相异度结合以共同训练一个支持向量机分类模型,把基于分类阈值点的分类转换到基于多维特征的高维空间中的分类面的分类,综合运用包层次和流层次统计特征,降低了因网络不稳定造成的统计特征偏差对分类模型精确度的影响。实验结果表明,该模型对VoIP流量的分类精确度达到97%以上,与统计指印模型和支持向量机模型相比分类稳定性更好。
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关键词
统计指印
VOIP
流量分类
支持向量机
互联网
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Keywords
Statistical fingerpinting, Voice over internet protocol, Traffic classification, Support vector machine, Internet
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于决策树分类的HTTP隧道检测方法
被引量：1
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作者
丁要军
刘小豫
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机构
咸阳师范学院信息工程学院
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出处
《咸阳师范学院学报》
2011年第2期49-53,共5页
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基金
咸阳师范学院科研基金项目(07XSYK268)
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文摘
HTTP隧道是各种木马和间谍软件进行网络通信的主要途径,严重威胁了网络安全。比较有效的算法主要是统计指印方法,统计指印采用的特征较少,对训练集的依赖程度较高,算法的稳定性较差。决策树分类算法提取了网络数据流更多的有效特征。使用决策树分类算法对HTTP隧道数据进行了检测,通过实验结果对比,决策树算法的稳定性更好,精确度和效率更高。
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关键词
HTTP隧道
统计指印
决策树
网络安全
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Keywords
HTTP-tunnel
statistical fingerprinting
decision tree
network security
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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