[发明专利]一种基于SVM的大规模P2P流量数据的离线分析方法在审
| 申请号： | 201711018881.X | 申请日： | 2017-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN109714379A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 李海峰;朱彤 | 申请（专利权）人： | 北京航天长峰科技工业集团有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于SVM的大规模P2P流量数据的离线分析方法，依照数据流向设置数据采集模块、数据传输与存储存储模块和P2P流量识别模块，其中数据采集模块负责捕获流量数据；数据传输与存储模块负责对流量数据的初步处理并将其写入HDFS；P2P流量训练与识别模块基于MapReduce编程实现，应用mapreduce任务计算出特征向量的各个分量；应用SVM算法，先计算出每一个流的特征向量，完成SVM特征向量训练，生成P2P流量模型，然后根据训练得到的模型进行判断，从而识别是否为P2P流量。 | ||
| 搜索关键词： | 特征向量 存储模块 离线分析 流量数据 数据传输 数据采集模块 采集模块 初步处理 任务计算 设置数据 数据流向 编程 捕获 应用 写入 存储 | ||
【主权项】：
1.一种基于SVM的大规模P2P流量数据的离线分析方法，其特征在于：依照数据流向设置数据采集模块、数据传输与存储存储模块和P2P流量识别模块，其中：数据采集模块负责捕获流量数据，在流量采集模块启动时，先通过设备管理函数把网卡设成侦听状态，此状态下的引擎能够捕获流量引擎的所有流量；数据传输与存储模块负责对流量数据的初步处理并将其写入HDFS；通过数据传输与存储模块完成了对每个数据集的分流；P2P流量训练与识别模块基于MapReduce编程实现，应用mapreduce任务计算出特征向量的各个分量；应用SVM算法，先计算出每一个流的特征向量，完成SVM特征向量训练，生成P2P流量模型，然后根据训练得到的模型进行判断，从而识别是否为P2P流量。
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