典型业务的包长分布规律-论文.pdf

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1、第43卷第2期电子科技大学学报、，o1．43NO．22014年3月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMat．2014典型业务的包长分布规律李为民，刘晓楠，缪晨，陈陆颖，雷振明(北京邮电大学信息与通信工程学院北京海淀区100876)【摘要】网络流量的识别和分类是网络管理、流量工程等应用的重要前提．该文针对占据主要互联网流量的bitTorrent、}rrrP、PPS~eam、QQ和迅雷5种典型业务进行研究．对不同时间段采集数据的分析结果表明：各典型业务的包长分布均有独特的分布规律，且随时间不同仅存在微小变化．对数据

2、集按不同比例进行采样分析结果表明：随样本总数的递减，各典型业务包长分布形态没有显著改变，且随着样本总数的递减，包长分布曲线虽有所变化，但整体形态和趋势并没有显著改变．该文对研究互联网各业务流量特点，分析和掌握网络流量规律等方面具有重要价值．关键词计算机网络；HTTP；包长分布：采样：流量中图分类号TP393文献标志码Adoi：10．39690．issn．1001．0548．2014．02．017PacketSizeDistributionofTypicalInternetApplicationsLIWei-min，LIUXiao-nail，MIAOChen，CHENLu-ying，andLE

3、IZhen-ming(SchoolofInformationandCommunicationEngineering,BeijingUniversityofPostsandTelecommunicationsHmdianBeijihag100876)AbstractIdentificationandclassificationofnetworktrafficareallessentialprerequisiteofnetworktraffic，networkmanagement,trafflCengineering．andotherapplications．Thispapermainlystu

4、diesfivetypicalInteractapplications，includingbitTorrent,Hn，PPStream,QQ，andthunder，whichoccupyamajorityoftheIntemet仃affiC．Analysisofdatacollectedduringdifrerenttimeperiodsshowsthateachapplicationhasauniquetypicalpacketsizedistribution．andthereareonlyminimalchangesinpacketsizedistributionamongdiferen

5、tdurations．Moreover，theanalysisondataofdiscretesampleproportionsshowsthatwithdecreasingthenumberofsamples，thepacketsizedistributionpa~emsdonotchangesignificantly．Withthedecreasingofthetotalnumberofsamples，thepacketsizedistributionscurvevaries，buttheover~lshapeandthetrendshavenotchangedsubstantially

6、．Keywordscomputernetwork；HTTP：packetsizedistribution；sampling；仃C网络流量的识别和分类是网络流量工程、区分络获得了更高的性能。文献【10】通过智能网络减少流业务服务、异常流量检测等的重要前提。分析和掌量进而减少网络建设成本，提高了运营商的市场份额。握网络流量特点，对于了解网络运行状态，区分网通过对互联网现网采集的流记录数据进行分络应用，进行各种网络工程等具有重要意义。文析，本文统计和总结了各类主流业务的包长分布规献【1．3】根据网络中数据的流统计特性，对业务识别律。文献【l1．12]也做了类似的研究，但都未在业务进行研究和尝试，并

7、取得了较高的业务识别率，而层面进行分析。本文在统计各业务包长分布规律后，UCR与Intel[4]~lJ研究了综合运用流统计特性以及报通过对不同时间段采集数据的分析结果进行对比，文载荷关键字的流量识别。文献【5】证实了在网络业说明了业务的包长分布随时问不同仅存在微小变务识别方面，朴素贝叶斯、C4．5决策树、贝叶斯网化。并且，对数据集按不同采样比进行采样、分析络与朴素贝叶斯树等算法在准确率方面并无较大差和统计的结