[发明专利]基于流统计特性和模糊模式识别的P2P流量检测系统在审
| 申请号： | 201310271298.5 | 申请日： | 2013-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN104283726A | 公开（公告）日： | 2015-01-14 |
| 发明（设计）人： | 李千目;李嘉;侯君;戚湧 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学常熟研究院有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;H04L29/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215513 江苏省苏州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及P2P流量检测技术领域，特别是一种基于流统计特性和模糊模式识别相结合的P2P流量检测系统。具体检测步骤为：第一步，数据包的获取，通过捕获数据包来对收到的数据报文进行统计分析；第二步，利用FCBF算法进行特征选择；第三步，根据最大隶属原则设定模型评判规则，根据所提取的流量特征，按照模糊识别中的最大隶属度原则分类方法对输入的模式进行判别，将其分类。原则设定模型评判规则，根据所提取的流量特征，按照模糊识别中的最大隶属度原则分类方法对输入的模式进行判别，将其分类。本发明将智能系统中的模糊识别模型与网络数据流统计特性相结合应用到P2P流量检测中，有很好的可行性和识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 统计 特性 模糊 模式识别 p2p 流量 检测 系统 | ||
【主权项】：
基于流统计特性和模糊模式识别的P2P流量检测系统，其特征在于步骤如下：第一步，数据包的获取，通过捕获数据包来对收到的数据报文进行统计分析；第二步，利用FCBF算法进行特征选择；第三步，根据最大隶属原则设定模型评判规则，根据所提取的流量特征，按照模糊识别中的最大隶属度原则分类方法对输入的模式进行判别，将其分类。
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