基于免疫粒子群的P2P协议识别方法

作     者：张顺 陈兴蜀 杜敏 谭骏 毛灵 ZHANG Shun;CHEN Xing-shu;DU Min;TAN Jun;MAO Ling

作者机构：四川大学计算机学院四川成都610065 

基　　金：国家973重点基础研究发展计划基金项目(2007CB311106) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2011年第32卷第10期

页      码：3301-3304页

摘      要：为了解决基于统计特征的P2P协议识别中,因特征选择不当而引起的识别准确率低的问题,采用免疫粒子群算法(Immune-PSO)选取最优特征子集,选择出最能区分P2P协议的特征子集。实验结果表明,该算法较标准粒子群算法具有更高的全局搜索能力,能更准确地找出最优特征子集,该方法能有效地提高协议的识别率,对常见的P2P协议如BitTorrent、eMule等有高达90%的识别率。

主 题 词：免疫粒子群 点到点 协议识别 特征统计 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2011.10.071

馆 藏 号：203680483...