udp网络流量的分类研究

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1、分类号UDC论文题目密级编号10126．31009011专2013年4月28日原创性声明本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除本文已经注明引用的内容外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得应墓直太堂及其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。黻⋯躲蔼盗：』氢删⋯丝日在学期间研究成果使用承诺书本学位论文本文完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：内蒙古大学有权将学位论文的全部内容或部分保留并向国家有关机

2、构、部门送交学位论文的复印件和磁盘，允许编入有关数据库进行检索，也可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编学位论文。为保护学院和导师的知识产权，本文在学期间取得的研究成果属于内蒙古大学。本文今后使用涉及在学期间主要研究内容或研究成果，须征得内蒙古大学就读期间导师的同意；若用于发表论文，版权单位必须署名为内蒙古大学方可投稿或公开发表。学位论文本⋯：葛盘亟指导教臌：丝日期：夕卅1．厂午内蒙古大学硕士学位论文切DP网络流量的分类研究摘要随着网络带宽的增长以及各种新型网络应用的出现和发展，例如P2P(Peer-to．Peer)下载，P2P流媒体等应用在

3、网络中大行其道，网络中流量的组成出现了很大的改变，UDP网络流量已经占据了越来越多的网络带宽。然而，在流量分类领域，研究者们关注的重点是TCP流量，显然只对TCP流量进行分类已经不能更好的对网络进行管理。因此，本文旨在针对网络中大量出现的使用切)P协议进行通信的应用流量进行分类研究，以达到将其精确分类的目的。本文针对业界主流分类算法，经过对它们的优势与劣势分析后，决定将DPI(De印PacketInspection)、C4．5决策树和P心汀规则三种分类算法结合，构成组合算法，即同时使用这三种算法对UDP流量进行分类，然后根据算法的可靠度建立一种结

4、果选择策略，并对三种算法得到的结果进行选择，进而得到最终的分类结果。实验结果表明，组合算法得到的流整体分类准确率均高于每种单一算法。此外，在上述三种算法中，没有一种算法可以在每种应用流量上都得到高于其它算法的分类准确率，而组合算法对于每种应用流量的分类准确率一般情况下会高于三种单一算法的。此外，目前业界并没有能够反映当前网络环境的UDP网络流量基准数据集供研究使用，因此本文使用ProcessMonitor进程监控工具和Wireshark数据包捕获工具在单机上获取了UDP流量基准数据集以满足实验所需。关键词：UDP网络流量分类；组合算法；结果选择策

5、略；基准数据集UDP网络流量的分类研究RESEARCHONTHECLASSIFICATIONoFUDPNETWORKTRAFFICABSTRACTWimmeincreaseofnetworkballdwidthandme锄ergenceordeVelopmentofn咖ork-based印plications，suchasmeP2PdownloadandnleP2Pmultimedia印plicationshasbecomemostpopul碣谢1ichleadt0tlleUDPtra衢ceXp饥dmoreandmorebandwidthaIld

6、缸恤erm出ethe舰mccompositioninne觚orkhaveChanged．ButinmeneMorktra伍cclaSsificationfield，rese鲫cherSeXcessiVelyf．ocusonmeclaSsific“ononTCPtraffic，obViously，itisinsumcienttom孤agetheneMorkaccuratelyonlybyclassif弭ngTCP舰伍c．Soinmispap％we、)l，illaimtoaccuratelyclassi匆thetramcgeneratedbymeap

7、plicationswhichcommunicatewimeaChotherViatheUDPpmtoc01．Aaerde印1yanalyzingtlleS仃engtha11dWeal(nessesofeaChpopularalgorithInof仃amcclassi丘cation，wedeCidetoadoptacombinedalgoriⅡ1nlconsistedofDPIandC4．5a11dP_6URTtoclassi矽t11eUDPtra伍c，which6rstlyusestllesemethodstoclassi矽仃a伍caIldth

8、enselectsaIlfinalreslllt舶mallthemethods’outcomesbyaresult—selecteds仃