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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101795214A
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN201010100528.8
申请日：2010-01-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种大流量环境下基于流量行为的P2P检测方法，属于互联网技术领域。通过在大流量环境下，对流量进行基于时间和基于空间的采样，过滤掉冗余流量，降低检测的时间复杂度和空间复杂度，接着对网络节点进行角色识别，识别出具有服务器特征的网络节点，然后从连接持续时间，连接负载，连入连出比和服务率等四个流量特征出发，建立相关的特征向量，并采用多支持向量机的方法识别出P2P节点。本发明适用于大流量环境下P2P的检测，能检测出P2P文件共享应用及P2P流媒体应用等当前主流的P2P应用。
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公开(公告)号：CN101883030A
公开(公告)日：2010-11-10
申请号：CN201010232581.3
申请日：2010-07-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于IP地址随机测度的P2P节点检测方法，目的在于克服已有的基于端口及基于深层数据包检测方法准确性和性能的不足。本发明利用了P2P应用连接中远端地址分布均匀的特点，并基于熵的思想，构造了IP地址随机测度特征描述这一现象，以此判断P2P节点。具体实现时，首先捕获网络数据包，然后依据网络数据包，搜索同一源IP地址对应的所有目的IP地址，分别计算各源IP地址的随机测度，最后将各源IP地址的随机测度与阈值作比较，检测出P2P节点。大量的实验结果表明，该发明能有效地区分P2P和非P2P应用，P2P节点识别准确率高。
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公开(公告)号：CN101795214B
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN201010100528.8
申请日：2010-01-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种大流量环境下基于流量行为的P2P检测方法，属于互联网技术领域。通过在大流量环境下，对流量进行基于时间和基于空间的采样，过滤掉冗余流量，降低检测的时间复杂度和空间复杂度，接着对网络节点进行角色识别，识别出具有服务器特征的网络节点，然后从连接持续时间，连接负载，连入连出比和服务率等四个流量特征出发，建立相关的特征向量，并采用多支持向量机的方法识别出P2P节点。本发明适用于大流量环境下P2P的检测，能检测出P2P文件共享应用及P2P流媒体应用等当前主流的P2P应用。
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公开(公告)号：CN101883030B
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201010232581.3
申请日：2010-07-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于IP地址随机测度的P2P节点检测方法，目的在于克服已有的基于端口及基于深层数据包检测方法准确性和性能的不足。本发明利用了P2P应用连接中远端地址分布均匀的特点，并基于熵的思想，构造了IP地址随机测度特征描述这一现象，以此判断P2P节点。具体实现时，首先捕获网络数据包，然后依据网络数据包，搜索同一源IP地址对应的所有目的IP地址，分别计算各源IP地址的随机测度，最后将各源IP地址的随机测度与阈值作比较，检测出P2P节点。大量的实验结果表明，该发明能有效地区分P2P和非P2P应用，P2P节点识别准确率高。
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公开(公告)号：CN102075388A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201110006244.7
申请日：2011-01-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种大流量环境下基于行为的P2P流媒体节点识别方法，以在传输过程中数据流出现断点调度高度一致性作为P2P流媒体节点区别于其它应用的行为特征，并建立行为特征的相应测量模型，给出判断阈值实现P2P流媒体节点检测。本发明填补当前尚无行为特征检测方法的空白，并具有较高的检测准确率，具有广泛的应用前景。
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