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题名一种联合DPI和DFI的网络流量检测方法
被引量：12
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作者
叶文晨
汪敏
陈云寰
张之远
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机构
上海大学特种光纤与光接入网教育部重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期102-104,107,共4页
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基金
上海市科委科研计划开放课题基金资助项目(09511501300)
上海市重点学科建设基金资助项目(S30108)
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文摘
提出一种以深度包检测(DPI)技术为主、深度流检测(DFI)技术为辅的网络流量检测方法。基于MPC8572网络处理器的模式匹配引擎模块,利用DPI实现细粒度检测,对于DPI的误识别情况,通过DFI进行鉴别并提示重新检测,以达到纠错目的。实验结果表明,联合方法具有检错和纠错功能,且能提高网络流量检测的准确率。
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关键词
深度包检测
深度流检测
网络流量检测
模式匹配引擎
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Keywords
deep Packet inspection（DPI）
deep flow inspection（dfi）
network flow inspection
Pattern Match Engine（PME）
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于应用层的网络流量管理与应用优化解决方案
被引量：2
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作者
梁恒
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机构
南宁市卫生信息中心
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出处
《医学信息学杂志》
CAS
2013年第6期23-27,共5页
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文摘
对卫生系统网络现状和存在问题进行分析,介绍基于应用层的网络流量管理与应用优化解决方案,即系统结构、部署方案和详细说明,其中详细说明包括检测分类、应用优化、报表分析以及调整改进。
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关键词
L7应用层
DPI深度包检测
dfi深度流行为检测
AOS应用优化系统
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Keywords
The L7 application layer
deep Packet inspection （ DPI ）
deep flow inspection （dfi）
Application of Optimization System （AOS）
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分类号
R197.324
[医药卫生—卫生事业管理]
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题名一种基于信息度量的流特征遴选算法
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作者
郭磊
王亚弟
陈庶樵
朱珂
韩继红
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机构
信息工程大学电子技术学院
国家数字交换系统工程技术研究中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第16期96-99,共4页
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基金
国家"863"计划基金资助项目(2009AA01A346)
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文摘
提出一种基于信息度量的流特征选择算法。该算法可分为粗粒度选择和细粒度选择2个选择步骤。粗粒度的选择通过计算特征集合中各个特征与不同业务类别的互信息,选择在流分类中最具代表性的特征。对于选取的这些特征进行细粒度的选择处理,通过计算已选特征集合中特征之间的一致性,排除多余的特征。实验结果表明,该算法遴选出的特征在用于数据流分类时,准确率和召回率都较同类算法高,且时间复杂度较低。
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关键词
深度流检测
特征选择
信息度量
流分类
互信息
增益比
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Keywords
deep flow inspection（dfi）
characteristic selection
information metric
flow classification
mutual information
gain ratio
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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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