Peer-to-Peer streaming (P2P-TV) program erbjuder möjlighet att titta på realtidsvideo över Internet till låg kostnad. Vissa tillämpningar har börjat bli populära, vilket väcker oro hos nätverksoperatörer som fruktar den stora mängd trafik de kan generera. Tyvärr är de flesta av P2P-TV-tillämpningar baserade på egenutvecklade och okända protokoll, och detta gör upptäckten av sådan trafik utmanande i sig. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att korrekt klassificera P2P-TV-trafik och identifiera den specifika P2P-TV-applikation som genererade den. Vårt förslag bygger bara på räkning av paket och byte som utbyts mellan kamrater under små tidsfönster: logiken är att dessa två räknas förmedla en mängd användbar information, om flera aspekter av ansökan och dess inre fungerar, såsom signalerande aktiviteter och video bit storlek. Vårt klassificeringsramverk, som använder Support Vector Machines, identifierar P2P-TV-trafik och trafik som genereras av andra typer av applikationer, så att antalet falska klassificeringshändelser är försumbart. Med hjälp av en stor experimentell kampanj, som använder både testbädd och verklig nätverkstrafik, visar vi att det faktiskt är möjligt att på ett tillförlitligt sätt diskriminera mellan olika P2P-TV-tillämpningar genom att helt enkelt räkna paket.
Paola Bermolen föreslog en metod för att identifiera P2P-TV-applicering genom att beräkna antalet byte och paket som kommuniceras bland kamrater under ett litet tidsintervall REF.
Abacus: Accurate behavioral classification of P2P-TV traffic
{'venue': 'Comput. Networks', 'journal': 'Comput. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}