МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТРАФИКА НА БАЗЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
Keywords:
идентификация классификация, сетевой трафик, характеристики трафика, порт.Abstract
В работе обоснована необходимость идентификации и классификации трафика для решения задач управления трафиком. Проведен анализ работ посвященных задачам классификации трафика на базе статистических методов. Определены критерии по которым проводилась классификация и ограничения по их применению.
References
P. Gupta and N.McKeown, Algorithms for packet classification // IEEE Network Magazine. 2001, vol. 15, no. 2, pp.24–32.
S. Sen, O. Spatscheck, and D. Wang, “Accurate, scalable in network identification of P2P traffic using application signatures,” in WWW2004, New York, NY, USA, May 2004.
F. Risso, A. Baldini, M. Baldi, P. Monclus, O. Morandi. “Lightweight, Session-Based Traffic Classification”. 89
A. Moore and K. Papagiannaki, “Toward the accurate identification of network applications,” in Proc. Passive and Active Measurement Workshop (PAM2005), Boston, MA, USA, March/April 2005.
T. Karagiannis, K. Papagiannaki, and M. Faloutsos. “Blinc: Multilevel traffic classification in the dark”. In Proceedings of ACM SIGCOMM, Philadelphia, PA, August, 2005.
V. Paxson, “Empirically derived analytic models of wide-area TCP connections,” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 2, no. 4, pp. 316–336, 1994.
A Survey of Techniques for Internet Traffic Classification using Machine Learning
J.Erman, A.Mahanti, and M.Arlitt, Internet Traffic Identification using Machine Learning. In GLOBECOM'06, San Francisco, USA, November, 2006.
M.Dunham, Data Mining: Introductory and Advance Topics. Prentice Hall, New Jersey, 1st edition, 2003.
N. J. Nilsson, Introduction to Machine Learning http://robotics.stanford.edu/people/nilsson/MLDraftBook/MLBOOK.pdf, accessed September 2009.
