分治加權增量SVM在P2P流量檢測中的應用.pdf

1、P2P技術自1999年發(fā)布以來,作為一種全新的互聯(lián)網(wǎng)應用模式開始風靡全球,被財富雜志評為影響互聯(lián)網(wǎng)的四大科技之一,主導著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向。P2P流量也成為當前網(wǎng)絡流量的主要成分。P2P技術的主要應用領域為文件共享、音視頻在線、搜索引擎、網(wǎng)絡游戲、流媒體、科學計算與協(xié)作、即時通訊等。給我們的生活帶來巨大便利的同時,也帶來了一系列的問題。P2P業(yè)務已占據(jù)了互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務總量的60％-80％,成為殺手級寬帶互聯(lián)網(wǎng)應用。造成了網(wǎng)絡帶寬的巨大消耗,甚

2、至引起網(wǎng)絡擁塞。P2P網(wǎng)絡缺少必要的安全機制,給學校網(wǎng)絡安全防護打開一扇后門。P2P應用的監(jiān)管存在技術和管理上的困難,因而在教育網(wǎng)內有些P2P用戶就利用此漏洞傳播淫穢和反動信息,造成了非常不好的影響。因此,我們必須有效識別及控制P2P流量。SVM具有針對有限樣本、泛化性能和推廣能力好以及分類精度高的優(yōu)點,但傳統(tǒng)的SVM算法不支持增量學習,隨著新增樣本的不斷加入,致使訓練集規(guī)模不斷擴大,消耗大量計算資源,尋優(yōu)速度緩慢。在深入研究了支持向量

3、分布的特點的基礎上提出了分治加權增量SVM算法。本文主要工作如下:
　　 第一,介紹P2P的網(wǎng)絡結構和特點及研究現(xiàn)狀,介紹了當前P2P流量識別的幾種方案,分析了這幾種方案在檢測過程中的特點及存在的問題。
　　 第二,詳細講述SVM的知識,提出了增量SVM的改進算法——分治加權增量SVM。該算法利用廣義KKT條件和中心距離比值,舍棄對后續(xù)訓練影響不大的樣本,得到邊界支持向量集,對訓練樣本進行有效的淘汰；將所剩樣本合并,進行