准确、高效的业务流识别与分类是保障多媒体通信端到端QoS(Quality of Service)、执行相关网络操作的前提。但多媒体通信业务构成复杂、具有较严格的QoS约束,且在包/流水平统计特征多样性,业务统计特征有效选取直接关系到识别和分类方...准确、高效的业务流识别与分类是保障多媒体通信端到端QoS(Quality of Service)、执行相关网络操作的前提。但多媒体通信业务构成复杂、具有较严格的QoS约束,且在包/流水平统计特征多样性,业务统计特征有效选取直接关系到识别和分类方法的有效性。在介绍相关研究成果的基础上,文中从业务特征角度对现有技术进行分类,进而对比各类方法的性能,同时在探讨当前业务流识别方法存在对新业务识别准确度不高、实时性不足等问题的基础上,结合跨域QoS类映射弹性需求的特点,给出跨域QoS类映射中多媒体业务识别架构。整个架构的目标是准确、高效地识别多媒体流,为聚集流的形成做好前期准备,为保障高效的端到端QoS提供技术支撑。最后,总结了发展趋势和面临的挑战。展开更多
为提升网络流识别性能,本文提出了一种TCP流识别算法.该算法基于传输控制协议(Transmission Control Protocol,TCP)下网络通信双方的交互过程构建双向流自动机,由该自动机根据TCP协议规则和网络流当前状态判断TCP流终止,同时以基于规则...为提升网络流识别性能,本文提出了一种TCP流识别算法.该算法基于传输控制协议(Transmission Control Protocol,TCP)下网络通信双方的交互过程构建双向流自动机,由该自动机根据TCP协议规则和网络流当前状态判断TCP流终止,同时以基于规则的过滤机制和超时策略为辅助措施,快速识别单包流和异常中断流.该算法内存开销、计算和内存总开销均低于经典算法固定超时策略(Fixed Timeout strategy,FT)和同类代表性算法两层自适应超时策略(Two-level Self-Adaptive Timeout,TSAT),同时该算法精度高于TSAT,且仅比默认精度标准略有下降.该算法基于协议规则识别TCP流,既保证了流的准确性,又节省了流的超时等待时间,而且算法尤其适合中流、小流和不规则TCP流比重较大的情况,使得识别系统在面临DDo S攻击、蠕虫爆发等网络异常时仍能正常运行.展开更多
准确、高效的业务流识别和分类是保障多媒体通信端到端服务质量(Quality of Service,QoS)和执行相关网络操作的前提。但多媒体通信业务构成复杂,具有较严格的QoS约束,且存在包/流水平统计特征多样性,因此业务统计特征有效选取直接关系...准确、高效的业务流识别和分类是保障多媒体通信端到端服务质量(Quality of Service,QoS)和执行相关网络操作的前提。但多媒体通信业务构成复杂,具有较严格的QoS约束,且存在包/流水平统计特征多样性,因此业务统计特征有效选取直接关系到识别和分类方法的有效性。针对流行的多媒体业务,分析了典型的业务特征,从业务QoS保证角度,选取区分特征,基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM),对多媒体业务在QoS类上进行区分,实现简单,能以较小的空间复杂度较快地识别出多媒体业务流,有利于提高分类准确度。通过仿真验证了该方法的有效性。展开更多
网络游戏在全球范围内迅速发展,其用户不断增加,因此游戏数据流的识别有着重要的现实意义。利用Wireshark,抓取不同类型的网络游戏流数据,包括大型多人在线角色扮演类、第一人称射击类、实时策略类游戏和卡牌类等游戏,对游戏流识别进行...网络游戏在全球范围内迅速发展,其用户不断增加,因此游戏数据流的识别有着重要的现实意义。利用Wireshark,抓取不同类型的网络游戏流数据,包括大型多人在线角色扮演类、第一人称射击类、实时策略类游戏和卡牌类等游戏,对游戏流识别进行研究。采用协议过滤和IP过滤的方法对数据进行预处理,分别对下行和上行数据进行大量的统计特征分析,发现包大小信息熵、下上行包数目之比和PPS(Packets Per Second)等特征适用于游戏流分类。分类实验结果表明,利用IP过滤和提取出的特征组合可以有效地提高识别准确率。展开更多
文摘准确、高效的业务流识别与分类是保障多媒体通信端到端QoS(Quality of Service)、执行相关网络操作的前提。但多媒体通信业务构成复杂、具有较严格的QoS约束,且在包/流水平统计特征多样性,业务统计特征有效选取直接关系到识别和分类方法的有效性。在介绍相关研究成果的基础上,文中从业务特征角度对现有技术进行分类,进而对比各类方法的性能,同时在探讨当前业务流识别方法存在对新业务识别准确度不高、实时性不足等问题的基础上,结合跨域QoS类映射弹性需求的特点,给出跨域QoS类映射中多媒体业务识别架构。整个架构的目标是准确、高效地识别多媒体流,为聚集流的形成做好前期准备,为保障高效的端到端QoS提供技术支撑。最后,总结了发展趋势和面临的挑战。
文摘准确、高效的业务流识别和分类是保障多媒体通信端到端服务质量(Quality of Service,QoS)和执行相关网络操作的前提。但多媒体通信业务构成复杂,具有较严格的QoS约束,且存在包/流水平统计特征多样性,因此业务统计特征有效选取直接关系到识别和分类方法的有效性。针对流行的多媒体业务,分析了典型的业务特征,从业务QoS保证角度,选取区分特征,基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM),对多媒体业务在QoS类上进行区分,实现简单,能以较小的空间复杂度较快地识别出多媒体业务流,有利于提高分类准确度。通过仿真验证了该方法的有效性。
文摘网络游戏在全球范围内迅速发展,其用户不断增加,因此游戏数据流的识别有着重要的现实意义。利用Wireshark,抓取不同类型的网络游戏流数据,包括大型多人在线角色扮演类、第一人称射击类、实时策略类游戏和卡牌类等游戏,对游戏流识别进行研究。采用协议过滤和IP过滤的方法对数据进行预处理,分别对下行和上行数据进行大量的统计特征分析,发现包大小信息熵、下上行包数目之比和PPS(Packets Per Second)等特征适用于游戏流分类。分类实验结果表明,利用IP过滤和提取出的特征组合可以有效地提高识别准确率。