一种基于Winpcap的P2P流量检测系统及特征匹配算法

本文首先介绍了Winpcap的抓包原理及功能结构，分析了P2P流量的主要识别方法，然后根据深度报文检测方法，设计了一种基于Winpcap抓包实现的P2P流量捡测系统及特征匹配算法。     

P2P流量检测技术与分析

P2P技术及其应用的快速发展增加了网络的负载,影响了网络的性能,因此,对P2P流量进行分析及控制十分必要。在介绍P2P流量检测技术的基础上,对目前几种主流P2P流量识别技术进行比较和分析,指出了各种技术的优势和不足,阐明了流量检测技术的发展方向,提出了一种将不同检测方法相结合以满足一定准确率和效率的思路。     

P2P应用识别的研究

随着P2P应用的广泛普及,如何对P2P流量进行正确的识别,合理的控制成为网络运维的重要问题。论文对当前P2P应用识别中所采用的几种主要技术手段（端口识别、深度包检测及深度流检测）进行了研究分析,在此基础上提出一个对P2P应用流量进行识别与控制的简单流程模型,同时对P2P流量识别技术的未来发展进行了分析。     

一种基于流量分析的P2P僵尸网络检测模型

梳理了P2P流量识别与基于流量分析的P2P僵尸网络检测的若干方法,在深入分析其各自优点与局限性的基础上提出了一种复合检测系统模型CAID。CAID模型由捕获、分析、识别和检测四部分组成,该模型针对P2P僵尸网络,通过流量的获取、识别与分析构建了完整的检测预警机制,为后续处理打下了坚实基础。最后,对该模型进行了实验分析。     

基于主动识别技术的网关P2P流量检测

P2P流量在对Internet起巨大推动作用的同时,也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常网络业务的开展.文中介绍了目前主流的网关P2P流量检测技术并分析了这些技术的优缺点,提出了一种基于主动识别技术来检测和控制P2P流量的方法,以便对P2P流量进行识别和有效控制.     

基于自适应神经网络的P2P流量检测研究

针对基于神经网络的P2P流量检测问题面临检测精度与样本训练时间相互矛盾的问题,提出了基于自适应的神经网络检测模型。通过对神经网络训练过程中的误差分析,改进神经网络的学习,动态调整神经网络的学习速率,以满足神经网络对预期结果的快速收敛性。详细阐述了应用于P2P流量检测的自适应神经网络构建过程,给出了自适应学习速率的相关计算公式。通过实验测试,结果表明采用自适应的神经网络具有训练速度快,检测精度高的特点,对7种典型P2P的识别精度基本达到了90%以上。     

P2P网络聚合流量识别技术研究

对等体网络P2P（Peer-to-Peer）应用系统中对等体主机的行为特征与P2P业务流量特征多样化、复杂化,使得单纯利用一种典型特征的P2P流量分类技术的识别精度不高。文中提出了一种新的P2P流量多阶段识别方法,该方法根据P2P应用流量的一系列固有特征,可以从聚合网络流中识别P2P流量。通过实验表明,丈中所提出的方法P2P流识别精度可达99．7％,同时错误分类精度0．3％。     

缓存技术优化P2P流量

随着P2P文件共享应用的泛滥,P2P应用大量占用了基础网络运营商的核心带宽,并在影响运营商利润的同时影响了P2P技术的继续发展.本文介绍了一种P2P流量优化技术--P2P缓存系统.通过对P2P流量进行缓存过滤,可使P2P流量占用的核心网络带宽大大降低,从而解决P2P文件共享同基础网络运营的矛盾.本文讨论了P2P缓存系统所面临的主要问题,并提出了相关的解决方案.     

优化EPON对本地P2P业务承载能力的研究

P2P流量已成为网络中的主要流量,但现有EPON系统不能很好的承载本地P2P业务.文中从MPCP协议的角度对逻辑链路标签及其过滤规则进行扩展,使本地P2P数据包不需经OLT端二层交换即可实现下行转发,从而大大改善了P2P业务的QoS.并以此方案为基础,提出改进EPON的DBA算法,设置专门的P2P时隙,实现P2P业务的全光域转发.两种方案的建模仿真结果表明,两者均能明显改善EPON对本地P2P业务的承载能力.     

Cache技术在P2P中的应用

Cache技术在互联网中应用非常普遍,文章将Cache技术和P2P技术相结合,设计了一种运营商内部网络P2P大流量缓存系统P2P Cache,在不影响客户P2P应用体验的情况下,为运营商优化现有网络,降低出口流量。     

An efficient method of P2P traffic identification based on wavelet packet decomposition and kernel principal component analysis

Peer‐to‐peer (P2P) traffic identification is currently an important challenge to network management and measurement. Many approaches based on statistics have been proposed to identify P2P traffic. However, flow features extracted by traditional methods are rough and one‐sided, which might lead to inaccuracy identification of network traffic. Besides, P2P traffic has too many statistical features, which is a challenge to the time complexity and space complexity of the classifier. This work focuses on the study of flow features. First, micro features of flow signals are extracted based on wavelet packet decomposition, and we combine them with the traditional features into combination features. The experimental results show that combination features have better performance than traditional features for P2P traffic identification, and 16 kinds of wavelet functions were tested to find the best one. Second, a feature reduction algorithm based on improved kernel principal component analysis is provided. The results show that the feature reduction algorithm proposed in this paper plays good performance to P2P traffic identification, because it could greatly reduced the number of features while having no affection on identification accuracy. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于P2P的流媒体终端流量管理算法建模分析

基于P2P网络的流媒体技术可以向大规模用户群提供高质量、可交互的流媒体服务。本文以流媒体终端的功能模块为基础,探讨了一种P2P网络流媒体终端的分层结构模型,并着重对其中流管理模块中的节点自适应调整(peer adaptation)算法进行了建模分析,通过仿真对设计的模型算法及策略进行了对比验证,表明了同时采用所有策略的方式流量管理效果最好。     

Exploring the accuracy of capturing snapshots in large‐scale P2P IPTV systems

With the growing maturity of peer‐to‐peer (P2P) technology, Internet protocol television (IPTV) applications based on that gained great success commercially and have attracted more and more attentions from both industry and academia. Currently, the active measurement method based on crawler technology is the most popular and effective one to study P2P IPTV systems. Existing measurement results revealed that accuracy of captured overlay snapshots depends on the crawling speed of crawler system. In order to capture more accurate overlay snapshots of P2P IPTV system, we developed a very fast and efficient distributed crawler system using the distributed architecture and peer degree‐rank mechanism. In this paper, we first introduce the architectures of PPTV channel‐list resource distribution and the whole system, which is the most popular and largest instance of P2P IPTV applications nowadays. Subsequently, this paper evaluates the crawling results of two dedicated crawlers capturing from peer‐list servers and ordinary peers, respectively. Finally, we propose a fast and accurate dedicated crawler system based on distributed architecture and peer degree rank for PPTV. The experiment results show that the performance of our distributed crawler system is much better than other existing crawler systems. Specifically, our distributed crawler can track a very popular channel with about 7200 online users in 30 s. It is also reasonable to believe that our distributed crawler system can capture complete overlay snapshots. To the best of our knowledge, our study work is the first to explore capturing accurate overlay snapshots of large‐scale P2P IPTV applications. Our crawler system can provide a good solution for capturing more accurate overlay snapshots of PPTV system and can also be used to help researchers to design crawler systems for other P2P IPTV systems. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于P2P通用计算平台的安全模型设计与实现

文章通过研究一种P2P通用计算平台（TIPMAN）,发现该平台在安全信任方面的不足,提出了在TIPMAN平台的应用层和P2P网络层之间增加新的P2P服务安全层。通过该层的对等组成员资格认证使一个对等点经认证后加入到一个对等组,安全通信机制实现了对等点之间数据的安全传输,确保了P2P应用的安全性。     

基于P2P的文件共享模型及相关问题的分析

对等网(P2P)技术的提出对当前的客户/服务器(C/S)技术是一种巨大挑战,它相对 于现有网络模型有很多优势.文中对几种典型的P2P技术模型和成果进行分析,包括Napster、Gnutel la、Freenet、JXTA等,对当前存在的问题提出了看法,并对P2P的未来发展进行了展望.     

基于3G网络的P2P系统中基于模糊认知图的小区优先节点选择算法

移动通信环境的复杂性和3G蜂窝网络的结构特性为基于3G网络的P2P系统中的节点选择带来了挑战.针对基于3G网络的P2P系统中的节点选择算法进行了研究,提出了一种基于模糊认知图(fuzzy cognitive map,FCM)的小区优先节点选择算法,简称CF-FCM(cell first,FCM based)算法.仿真结果显示,CF-CFM算法能在取得优异的3G网络小区间负载均衡性的同时,保证良好的节点服务性能.     

基于信誉度的P2P反污染机制

文件污染是当前P2P文件共享系统普遍存在的问题,极大地影响了系统的可用性。文中提出一种基于资源和节点的信誉度的反污染机制——R＆amp;Ptrust,其中资源和节点的信誉度是全局计算的。R＆amp;Ptrust还包括隔离主动污染者的惩罚机制和激励被动污染者删除污染文件的激励机制。仿真结果表明,R＆amp;Ptrust能有效的隔离污染者并遏制污染文件的传播,具有良好的反污染性能。     

无结构P2P网络资源搜索方法研究

对等网络（P2P）成为近年来的研究热点，如何进行高效准确的资源搜索是实现对等网络应用的关键问题。本文在分析Gnutella网络的基本泛洪算法存在问题的基础之上，介绍了现有的资源搜索改进方法，包括优化网络拓扑结构方法、改进转发机制方法、基于路由信息方法和基于缓存的方法。