基于支持向量机的P2P流量管理模型设计  

Design of P2P Traffic Management Model Based on SVM

作　　者：杜经纬[1] 

机构地区：[1]运城学院计算机科学与技术系,山西运城044000

出　　处：《吉首大学学报（自然科学版）》2015年第4期26-29,共4页Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition)

基　　金：山西省自然科学基金资助项目(2009011022-2)

摘　　要：对P2P的网络流量进行识别是P2P研究领域中的一个重大难题,为了实现对其管理,提出了一种基于支持向量机(SVM)的P2P流量分类管理模型.首先获取P2P网络流量数据,然后将获取的样本数据输入SVM并对SVM进行训练,最后将测试样本数据输入SVM进行P2P流量分类管理.仿真实验证明了该方法具有较高的检测率和较低的漏报率.Network traffic recognition of P2P is one of the significant problems in P2P research .A classifi-cation management model based on SVM for P2P is thus proposed for its management .Firstly ,the data is obtained from P2P network traffic;then the obtained sample data is input to the SVM for training ;fi-nally ,the test sample is input to the SVM to realize its classification .The simulation experiment shows the method in this paper has the high detection rate and low false negative rate .

关 键 词：支持向量机 流量 P2P 训练 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]