[发明专利]基于多尺度分析和决策树的P2P流量检测方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于多尺度分析和决策树的P2P流量检测方法和系统。本发明通过小波的多尺度分析与机器学习中的决策树算法相结合检测P2P流量。先运用小波分析技术对流量进行多尺度分析提取出可疑的P2P流量，之后再运用决策树算法进行流量分类。本发明不仅能检测加密和未知的P2P流量，同时还具有较高的准确性和检测效率，提升了分类检测的有效性，达到了很好的安全检测效果。

主权项

一种基于多尺度分析和决策树的P2P流量检测方法，其特征在于按照如下步骤进行：第一步，从网络层中采集数据，对特定的交换机作端口镜像，完全拷贝测试机的上行和下行流量数据到数据采集服务器，并用抓包分析工具抽取样本数据进行小波多尺度分析；第二步，分析网络流量的自相似特征，长相似与短相似关联特征，找出其共有的或者是相似的流量模式，再根据这些特征建立P2P 网络流量特征模式库；第三步，根据流量模式库的自相关特征，长相关和短相关流量模式库进行模式匹配；第四步，综合判断是否疑似P2P网络流量，如果判断是疑似 P2P 网络流量，则进入传输层基于决策树的流量检测协议分类阶段，否则放行。