特征选择和支持向量机的P2P网络流量识别模型

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)12-0098-05

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (12) : 98 -102. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)12-0098-05

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摘要

为了更加有效辨别P2P网络流量，设计特征选择与支持向量机的P2P流量识别模型。将分类错误率和选择特征数最小作为特征选择的两个目标，通过人工蜂群搜索算法去除冗余及无价值特征，精准选取P2P网络流量特征；融合小波分析与支持向量机算法，在依据框架理论并符合Mercer条件下，将Mexican hat小波函数引入支持向量机的核函数，优化支持向量机结构，得到基于小波核函数的支持向量机，以P2P网络流量特征为输入，实现P2P网络流量识别。实验证明：该模型可有效去除P2P流量中多余及无用特征，精准识别P2P网络流量，实用性较强。