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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Traffic Classification Based on Flow Similarity

verfasst von : Jae Yoon Chung, Byungchul Park, Young J. Won, John Strassner, James W. Hong

Erschienen in: IP Operations and Management

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Due to the various masquerading strategies adopted by newer P2P applications to avoid detection and filtering, well-known port mapping techniques cannot guarantee their accuracy any more. Alternative approaches, application-signature mapping, behavior-based analysis, and machine learning based classification methods, show more promising accuracy. However, these methods still have complexity issues. This paper provides a new classification method which utilizes cosine similarity between network flows.

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Metadaten
Titel
Traffic Classification Based on Flow Similarity
verfasst von
Jae Yoon Chung
Byungchul Park
Young J. Won
John Strassner
James W. Hong
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04968-2_6

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