检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海大学通信与信息工程学院
出 处:《工业控制计算机》2017年第7期65-67,共3页Industrial Control Computer
摘 要:互联网流量的多样性和不确定性,以及大量的OTT(over the top)业务开始布局HTTPS加密[1],使得传统的流量分类技术存在识别精度不高甚至失效的问题。为解决此问题,提出了基于DFI(Deep Flow Inspection)的识别方法。通过分析不同业务的流量特点,选择适用于当前业务分类的业务特征,并结合DNS进行识别,达到了良好的区分粒度和较高的识别精度。我们使用这些特征构建DFI业务识别系统,并通过大量的识别实验和系统分析对其进行评估。结果表明,业务识别系统对各类业务的识别精度均在85%以上。The diversity and uncertainty of internet traffic,and a great quantity of OTT business began to layout HTTPS encryption,bring a lot of problems in traditional traffic classification techniques,such as low recognition accuracies or even recognition failures.To address this problem.This paper proposes a new recognition method based on DFI,and selects appropriate business characteristics for the current business classification through the analysis of the flow characteristics of different businesses.What' more,combinating it with DNS,our method can distinguish granularity well and achieve a high recognition accuracy.This paper builds a DFI business identification system using these characteristics,and evaluate it by a lot of identification experiments and system analysis.
分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP393.06[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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