一种基于机器学习的P2P网络流量识别算法研究.pdf

标题中的“一种基于机器学习的P2P网络流量识别算法研究”是指利用机器学习技术来辨识P2P网络中的流量类型。P2P（Peer-to-Peer）网络是一种分布式网络架构，用户之间可以直接交换数据，如进行文件共享、流媒体播放等。随着P2P应用的普及，其所产生的流量在互联网总流量中占据了相当大的比例，这对网络管理和服务质量产生了显著影响。 描述提到了Elman神经网络的权值和阈值优化问题。Elman神经网络是一种递归神经网络，其内部结构包含一个反馈环，能够处理时间序列数据。然而，它的预测精度受到权值和阈值选择的影响。为了提高P2P流量识别的准确性，文章采用了蜻蜓算法（Dragonfly Algorithm, DA）来优化这些参数。 蜻蜓算法是一种生物启发式的优化算法，模仿了蜻蜓的五种行为模式：避撞、结对、聚集、觅食和避敌，以此在搜索空间中寻找最优解。在本文中，DA用于调整Elman神经网络的权重和阈值，以提高其在P2P流量识别中的性能。 论文选择了五个特征属性作为输入：TCP流量比例、连接数与不同IP数目比值、平均数据包长度、上行流量比例和数据包总数。这些特征反映了P2P流量的特性，并通过DA-Elman模型进行分析，最终输出是网络流量类型。 实验结果表明，DA-Elman模型在P2P网络流量识别上的准确率达到了98.4252%，相比于其他如PSO-Elman（粒子群优化-Elman）、GA-Elman（遗传算法-Elman）等方法，表现更优。这一研究为P2P流量识别提供了新的思路和工具，有助于网络管理者更好地监控和控制P2P流量，确保网络服务质量。 总结来说，该研究关注的是如何通过机器学习，特别是结合蜻蜓算法优化的Elman神经网络，来提升P2P网络流量识别的准确性。这一工作对于理解并管理P2P网络流量，以及优化网络资源分配具有实际意义，也为后续的流量识别研究提供了参考。