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题名微信流量分类模型及其业务识别算法研究
被引量：1
- 1
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作者
范颖
邹香玲
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机构
河南广播电视大学理工学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第15期28-31,共4页
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文摘
以微信流量模型和业务识别为主要研究内容,首先分析了微信流量的特点,即脉冲式长连接的方式,并提出了分类的模型;其次,在分类模型的基础上分析了微信的协议特征,通过匹配有效载荷识别出微信流;同时,提出了进一步识别出微信流量的算法以及细粒度分类微信子业务;最后,进行了实验分类微信流,以98%的分类准确度识别出52%的微信子业务。
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关键词
QOS
流量分类
协议特征
深包检测
细粒度分类
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Keywords
QoS
traffic classification
protocol feature
deep packet detection
fine grit classification
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分类号
TN911.34
[电子电信—通信与信息系统]
TM417
[电子电信—信息与通信工程]
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题名面向内容安全硬件加速的主从协同处理模型
被引量：1
- 2
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作者
张伟
徐涛
李志文
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机构
北京信息科技大学计算机学院
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
清华大学信息技术研究院微处理器与片上系统技术研究中心
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出处
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2012年第6期34-41,共8页
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基金
北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201110772014)
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题.核高基重大专项网络集成办公软件研发及产业化(2010ZX01044-001-001)
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文摘
随着网络带宽超越摩尔定律的高速增长,基于通用处理器的软件算法无法满足高速网络的性能要求,设计利用专用硬件结构才能更大限度地提高性能,但硬件结构的使用不像软件算法只需调用函数接口那样简单。针对网络安全系统的性能瓶颈问题,设计实现了一个基于主从协同处理模型的内容安全硬件加速卡,该加速卡通过标准总线协议与主机通信,采用可编程逻辑器件实现特征匹配结构。该模型可减少网络安全系统使用硬件结构时的系统修改,并使两者协同工作,提高数据交换效率,优化系统整体性能。
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关键词
主从协同处理
特征匹配
深包检测
内容安全
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Keywords
master-slave co-processing
pattern matching
deep packet inspection
content security
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名隐私敏感的深包检测技术研究
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作者
骆世瑛
嵩天
史湘君
郑宏
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机构
北京理工大学计算机学院
中国人民解放军
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2015年第2期210-220,共11页
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基金
国家自然科学基金~~
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文摘
传统深包检测技术需要检测网络包的完整有效载荷,从而给用户隐私安全带来隐患。隐私敏感的深包检测技术在实现较高协议识别率情况下能够有效保护用户隐私。对深包检测技术中涉及的用户隐私进行了研究,根据有效载荷深度对隐私级别进行了划分。设计了根据隐私级别对网络包有效载荷进行截断预处理的方法。针对12种常用协议,使用隐私敏感的深包检测技术进行协议识别,结果表明,隐私敏感的深包检测技术可以获得80%以上的准确率,并严格地限制了用户隐私的泄露。
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关键词
深包检测技术
隐私
应用层协议识别
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Keywords
deep packet inspection
privacy
application protocol identification
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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