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基于C4.5决策树的单向P2P流量识别方法研究
摘要
P2P是计算机网络应用中的重要方向之一，但其高峰带宽占用和难以识别的特点也引起了广泛关注。本文提出了一种基于C4.5决策树的单向P2P流量识别方法，通过对流量特征的提取和分类分析，实现对P2P流量的准确识别。实验结果表明，该方法能够有效地识别不同的P2P流量，并对比了与其他方法的优劣。
关键词：P2P流量识别，C4.5决策树，特征提取，分类分析
1.研究背景
近年来，随着计算机网络的快速发展，P2P技术应用也越来越广泛。P2P的应用主要有文件共享、流媒体传输、在线游戏等。但P2P同时也带来了诸多难题，其中最为突出的问题之一就是其高峰带宽占用和难以识别的特点。对于网络运营商来说，P2P流量带宽占用率高、流量难以识别，给网络管理和优化带来了很大的困难。
如何准确地对P2P流量进行识别，是网络运营商需要解决的首要问题。目前，对于P2P流量识别有多种方法，包括基于端口的方法、基于签名的方法、基于机器学习的方法等。其中，基于机器学习的方法相较于其他方法具有准确率高、时效性好等优势，广受研究工作者的关注。
2.研究内容
本文提出了一种基于C4.5决策树的单向P2P流量识别方法。该方法基于机器学习算法，通过对流量特征的提取和分类分析，实现对P2P流量的准确识别。
具体来说，本文的研究工作包括以下步骤：
（1）流量数据采集
在网络运营商的网络环境下，采集P2P流量数据进行实验。本文采用了sniffer网络抓包工具来抓取网络数据。
（2）特征提取
根据采集到的数据，我们提取了以下特征：包长度、包的方向、包序号、包的到达时间、协议类型等。
（3）C4.5决策树的构建和训练
将提取到的特征作为训练数据集进行训练。采用C4.5决策树算法进行建模和训练。
（4）P2P流量识别
用训练好的C4.5决策树模型对未知流量进行分类识别，判断其是否属于P2P流量。
（5）实验和结果分析
通过实验对比方法的准确率和效率，并与其他方法进行对比。
3.实验结果
本文在某大型网络运营商环境下进行了实验，并对该方法做了详细的实验对比。实验结果表明，本文提出的基于C4.5决策树的单向P2P流量识别方法能够有效地识别不同的P2P流量，并且与其他方法相比，具有较高的准确性和效率。
4.结论
本文提出的基于C4.5决策树的单向P2P流量识别方法，通过对流量特征的提取和分类分析，实现了对P2P流量的准确识别。实验结果表明，该方法能够有效地识别不同的P2P流量，并对比了与其他方法的优劣。该方法具有实现简单、准确率高等优点，可为网络运营商解决P2P流量识别难题提供有效的参考和帮助。