徐鹏
- 作品数：6 被引量：296H指数：6
- 供职机构：中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于支持向量机的Internet流量分类研究被引量：66
- 2009年
- 准确的网络流量分类是众多网络研究工作的基础,也一直是网络测量领域的研究热点.近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题成为了该领域一个新兴的研究方向.在目前研究中应用较多的是朴素贝叶斯(nave Bayes,NB)及其改进算法.这些方法具有实现简单、分类高效的特点.但该方法过分依赖于样本空间的分布,具有内在的不稳定性.因此,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的流量分类方法.该方法利用非线性变换和结构风险最小化(structural risk minimization,SRM)原则将流量分类问题转化为二次寻优问题,具有良好的分类准确率和稳定性.在理论分析的基础上,通过在实际网络流集合上与朴素贝叶斯算法的对比实验,可以看出使用支持向量机方法处理流量分类问题,具有以下3个优势:1)网络流属性不必满足条件独立假设,无须进行属性过滤;2)能够在先验知识相对不足的情况下,仍保持较高的分类准确率;3)不依赖于样本空间的分布,具有较好的分类稳定性.
- 徐鹏刘琼林森
- 关键词：网络测量网络流支持向量机
- Peer-to-Peer文件共享系统的测量研究被引量：55
- 2006年
- Peer-to-Peer(P2P)技术的发展引发了Internet应用模式的变革.为了寻求网络运营商、内容提供商和Internet用户三方共赢的解决方案,必须从他们各自的角度出发对P2P应用进行系统的测量与分析.首先概述了P2P测量的研究内容,并将现有的P2P测量研究划分为P2P拓扑特征的测量、P2P流量特征的测量、P2P可用性的测量3类.在对P2P测量方法进行对比分析之后,详细综述了P2P测量的研究现状,对现有的各种测量方案以及研究成果进行了深入的分析,指出了其中存在的问题和缺陷.最后讨论了P2P测量未来的研究方向.
- 刘琼徐鹏杨海涛彭芸
- 关键词：对等网络网络测量拓扑测量
- 基于C4.5决策树的流量分类方法被引量：177
- 2009年
- 近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题成为网络测量领域一个新兴的研究方向.在现有研究中,朴素贝叶斯方法及其改进算法以其实现简单、分类高效的特点而被广泛应用.但此类方法过分依赖于样本在样本空间的分布,具有潜在的不稳定性.为此,引入C4.5决策树方法来处理流量分类问题.该方法利用训练数据集中的信息熵来构建分类模型,并通过对分类模型的简单查找来完成未知网络流样本的分类.理论分析和实验结果都表明,利用C4.5决策树来处理流量分类问题在分类稳定性上均具有明显的优势.
- 徐鹏林森
- 关键词：网络测量决策树网络流
- 改进的对等网络流量传输层识别方法被引量：18
- 2008年
- P2P(peer-to-peer)流量识别问题是近年来网络测量研究中的热点问题.基于传输层行为的P2P流量识别方法不依赖P2P应用的特征字段,具有良好的可扩展性.然而网络应用的传输层行为通常极易受网络环境的影响,因此基于传输层行为的P2P流量识别方法在国内外不同的网络环境中,其准确性存在较大的差异.为了弥补现有P2P流量传输层识别方法在国内网络环境中的不足,提出了3条改进策略:1)基于非P2P知名端口的过滤机制;2)基于有效数据流的计数机制;3)基于反向流的FTP过滤机制.随后,在国内网络流量记录上验证了上述改进策略的有效性.实验结果表明,改进后的传输层识别方法,其P2P流识别准确率和P2P字节识别准确率分别接近95%和99%.最后,在国内率先使用改进的P2P流量传输层识别方法对中国教育科研网的骨干网流量记录进行了分析.测量结果表明,国内骨干网上P2P流量所占的比例已经由过去的0.76%上升到70%左右.
- 徐鹏刘琼林森
- 关键词：网络测量对等网络传输层网络行为
- 基于决策树的流量分类方法被引量：6
- 2008年
- 近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题已成为网络测量领域一个新兴的研究方向。在目前研究中应用较多的是朴素贝叶斯方法及其改进算法,但这些基于贝叶斯定理的分类方法过于依赖样本空间的分布,具有潜在的不稳定性。为此,引入C4.5决策树方法来处理流量分类问题。C4.5决策树方法利用信息熵来构建分类模型,无须假设先验概率的稳定。实验结果表明C4.5决策树方法可以有效避免网络流分布变化所带来的影响。
- 徐鹏林森刘琼
- 关键词：网络测量网络流决策树
- 基于支持向量机的流量分类方法被引量：8
- 2008年
- 针对现有流量分类方法存在的准确率低、应用范围受限、计算复杂度高等问题,提出使用支持向量机方法来解决流量分类问题。使用公开的人工标注数据集作为训练集和测试集,通过有监督学习构建支持向量机流量分类器。此外,通过实验进一步分析了训练集大小、核函数、惩罚因子等因素对支持向量机分类性能的影响。实验结果表明支持向量机分类器可以达到98%以上的流分类准确率。
- 林森徐鹏刘琼
- 关键词：支持向量机
