【技术实现步骤摘要】
基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法及系统、服务器及介质
本专利技术涉及计算机网络安全
，具体涉及一种基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法及系统、服务器及介质。
技术介绍
随着互联网(尤其是移动互联网)的飞速发展，基于P2P技术的高清视频、高速下载、直播等软件应运而生，迅速飞涨的P2P流量给防火墙设备的性能带了巨大的压力。目前基于网络端口号、特征码、DPI的技术能够识别出P2P网络包从而进行流量控制，但是识别率不高，也存在误识别率；另外这些方法是建立在一定数量的P2P网络包通过防火墙设备基础之上，当发起的P2P会话连接较多时，仍然会给防火墙设备带来一定的流量冲击。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种能够能够提前预测网络包是否为P2P类型，从而对P2P流进行有效控制，减少P2P的高流量对防火墙设备影响的基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法及系统、服务器及介质。一种基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法，所述基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法包括以下步骤：S1、对网络包特征及属性进行五类划分，并定义特征属性的权重值；S2、当网络包到达防火墙时建立网...
【技术保护点】
1.一种基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法，其特征在于，所述基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法包括以下步骤：S1、对网络包特征及属性进行五类划分，并定义特征属性的权重值；S2、当网络包到达防火墙时建立网络会话，根据网络会话的五元组信息判断其传输层协议是否为TCP或UDP类型；S3、在判断网络会话的传输层协议为TCP或UDP类型时，统计网络包的五类特征属性，根据朴素贝叶斯分类算法将网络会话的分类概率与样本库分类概率的比较，判断该网络会话是否为P2P连接类型。
【技术特征摘要】
1.一种基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法，其特征在于，所述基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法包括以下步骤：S1、对网络包特征及属性进行五类划分，并定义特征属性的权重值；S2、当网络包到达防火墙时建立网络会话，根据网络会话的五元组信息判断其传输层协议是否为TCP或UDP类型；S3、在判断网络会话的传输层协议为TCP或UDP类型时，统计网络包的五类特征属性，根据朴素贝叶斯分类算法将网络会话的分类概率与样本库分类概率的比较，判断该网络会话是否为P2P连接类型。2.根据权利要求1所述基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法，其特征在于，在根据网络会话的五元组信息判断其传输层协议是否为TCP或UDP类型之前，需要判断建立的网络会话是否已经存在相应记录。3.根据权利要求2所述基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法，其特征在于，在完成判断该网络会话是否为P2P连接类型之后，将该网络包的五类特征属性以及该网络会话类型写入样本库中。4.根据权利要求3所述基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法，其特征在于，对于已经存在记录却没有写入样本库中的网络会话，需要重新判断该网络会话是否为P2P连接类型。5.根据权利要求1所述基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法，其特征在于，所述网络包特征及属性的五类划分包括特征划分以及与特征对应的属性划分，具体划分如下：第一特征划分：该用户所有会话五元组信息中，与该网络包的目的端口不同，源端口相同的会话个数；该特征对应的属性划分为：当会话个数为0时，当会话个数为1-2时，当会话个数大于等于3个时；第二特征划分：网络包的目的端口；该特征对应的属性划分为：当网络包的目的端口为常用端口时、当网络包的目的端口为端口号0～1023时、当网络包的目的端口为端口号1024～8099时、当网络包的目的端口为端口号8100～65535时；第三特征划分：网络包的协议类型；该特征对应的属性划分为：当网络包的协议类型为TCP时、当网络包的协议类型为UDP时；第四特征划分：网络包到达时前3秒内的新建立的会话数；该特征对应的属性划分为：当新建立的会话次数为0～1次时，当新建立的会话次数为2～9次时，当新建立的会话次数为大于等于10次时；第五特征划分：该用户是否连接已存在P2P会话；该特征对应的属性划分为：当该用户没有连接已存在P2P会话时、当该用户连接已存在P2P会话时。6.根据权利要求1所述基于朴素贝叶斯分类算法的P2P预测方法，其特征在于，所述朴素贝叶斯分类算法具体如下：P0＝P(C0|Sx1Dx2Px3Nx4Yx5)＝P(C0)*P(Sx1...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘小伟，
申请(专利权)人：武汉思普崚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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