Noggrann identifiering av nättillämpningar är viktigt för många nätverksaktiviteter. Den traditionella hamnbaserade tekniken har blivit mycket mindre effektiv eftersom många nya applikationer inte längre använder välkända fasta portnummer. I detta dokument föreslår vi ett nytt profilbaserat tillvägagångssätt för att identifiera trafikflöden som hör till måltillämpningen. I motsats till den metod som använts i tidigare studier, att klassificera trafiken baserat på statistik över individuella flöden, bygger vi beteendeprofiler i målapplikationen, som beskriver dominerande mönster i applikationen. Baserat på beteendeprofilerna används en två-nivå matchningsmetod för att identifiera ny trafik. Vi avgör först om en värd deltar i målansökan genom att jämföra dess beteende med profilerna. Därefter jämför vi varje flöde av värden med dessa mönster i applikationsprofilerna för att avgöra vilka flöden som hör till denna applikation. Vi visar effektiviteten i vår metod på Campus trafik spår. Våra resultat visar att man kan identifiera populära P2P-applikationer med mycket hög noggrannhet.
Hu et al föreslog en statistisk profilbaserad metod för att identifiera P2P trafikflöden REF.
Profiling and identification of P2P traffic
{'venue': 'COMPUTER NETWORKS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}