多决策树算法在P2P网络流量检测的应用

论文摘要

随着P2P技术的迅猛发展和广泛应用,人们在受益于P2P技术所带来的巨大利益的同时,也不得不面对网络安全的严峻挑战。因此,当前急需解决的问题是实现对P2P流量的检测与控制。常见的P2P流量检测技术包括基于深层数据包的检测技术,基于流量特征的检测技术以及基于端口的检测技术。伴随着网络技术的发展,单一地应用任何一种检测技术,检测的精度和效率有待提高。本文通过分析比较大量文献资料,总结出了现有P2P流量检测技术存在的一些问题。目前,大多数P2P网络采用冒充HTTP、有效载荷加密、跳跃端口、动态随机端口等技术避免检测。在大规模网络流量检测过程中,传统的决策树分类方法就显得效率不高,容易造成高误报率和低检测率。本文通过研究P2P流量检测及控制过程中需要解决的问题,分析三种常见的P2P网络流量检测技术,提出了一种基于多决策树算法的分类方法,设计了一个基于多决策树算法的P2P流量检测模型,阐述了模型的工作原理。通过虚警率、漏警率和检测率三个参数,评价了采用多决策树算法进行P2P网络流量检测的有效性。基于多决策树算法的P2P流量检测模型,可以提高流量检测的准确率,降低误报率。通过大量实验证明该方法具有较高的检测率,说明采用基于多决策树算法的P2P流量检测模型进行检测的可行性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 论文来源
• 1.2 研究背景
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 P2P 网络流量检测技术研究现状及分析
• 1.3.2 决策树算法研究现状及分析
• 1.4 主要研究内容
• 1.5 论文组织结构
• 第2章 P2P 流量检测相关技术概述
• 2.1 引言
• 2.2 P2P 网络
• 2.2.1 P2P 网络特点
• 2.2.2 P2P 网络体系结构
• 2.3 P2P 流量检测技术分析
• 2.3.1 P2P 网络流量特征
• 2.3.2 P2P 网络检测技术分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 决策树算法在P2P 流量检测的应用
• 3.1 引言
• 3.2 决策树生成基本算法
• 3.2.1 决策树描述
• 3.2.2 ID3 算法
• 3.2.3 C4.5 算法
• 3.3 决策树算法在P2P 流量检测中的应用
• 3.3.1 算法的选择
• 3.3.2 决策树的构建
• 3.3.3 算法的分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于多决策树算法的P2P 流量检测模型设计
• 4.1 引言
• 4.2 基于决策树算法的P2P 流量检测分析
• 4.3 模型结构设计
• 4.4 网络连接信息提取模块
• 4.4.1 Winpcap 概述
• 4.4.2 数据包捕获模块设计
• 4.5 数据预处理模块
• 4.6 多决策树检测模块
• 4.6.1 算法的设计
• 4.6.2 算法的分析
• 4.6.3 算法的工作流程
• 4.7 本章小结
• 第5章 实验设计与结果分析
• 5.1 引言
• 5.2 模型原理
• 5.3 实验过程
• 5.4 实验结果分析
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢