P2P业务流量识别、分析和控制研究

P2P业务流量在对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，妨碍了正常的网络业务的开展。该文通过对P2P业务的有效识别、控制和管理技术的研究，设计出网络业务流量综合识别系统和网络业务流量识别和策略控制系统原型。     

P2P业务流量识别、分析和控制研究

P2P业务流量在对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，妨碍了正常的网络业务的开展。该文通过对P2P业务的有效识别、控制和管理技术的研究，设计出网络业务流量综合识别系统和网络业务流量识别和策略控制系统原型。     

基于主机的P2P流量检测与控制方案

P2P流量逐渐成为了互联网流量的重要组成部分,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,妨碍了正常的网络业务的开展.由于P2P采用了动态端口等技术,使得传统的端口映射的方法对P2P流量的识别不再有效,如何有效地监测和控制P2P流量是网络测量领域一个重要的研究课题.介绍了各种P2P流量识别方法及优缺点,然后提出一种新型的检测与控制策略--基于主机的P2P流量检测与控制.实验结果及分析表明该方法能比较有效地检测P2P流量并具有更好的检测精度和控制效果.     

一种基于双重流传输特性的P2P流量检测方案

P2P流量逐渐占据了互联网主要流量,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,妨碍了正常的网络业务的开展.介绍了各种P2P流量识别方法及特点;然后提出一种基于双重流传输特性的局域网内P2P流量检测方法,即基于连续动态端口变化和P2P应用独特的上下行流量比率特征.该方法的创新之处在于仅使用一部分包基本统计信息,无需检测数据净荷就可以识别P2P流量.实验结果显示该方法克服了传统的基于payload特征的方法不能检测加密和未知P2P应用的缺点,具有较高检测效率和合适的检测精度.     

机器学习在P2P流量检测中的研究

P2P流量逐渐成为了互联网流量的重要组成部分,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,妨碍了正常的网络业务的开展.文中提出了基于机器学习的P2P流量识别方案,并运用FCBF(Fast Correlation-Based Filter)特征选择算法形成了流量特征子集,构建了机器学习P2P流量识别模型并对比了几种常见的机器学习算法在流量识别方面的性能.测试实验结果表明,C4.5算法和贝叶斯网络算法都适合于P2P流量检测,其个别模型达到了90%以上的识别率.     

基于方差分析和支持向量机技术的P2P流量检测

P2P流量逐渐成为了互联网流量的重要组成部分,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,妨碍了正常的网络业务的开展.首先介绍了各种P2P流量识别方法及其优缺点,然后提出一种基于方差分析的P2P流量特征选择方法和基于该方法的支持向量机技术在P2P流量准实时检测中的应用模型.实验结果及分析表明,该方法能较有效地检测P2P流量并具有更好的检测精度.     

P2P流量主动识别技术在防火墙中的实现

P2P流量技术在对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。本文介绍了目前主流的P2P流量检测技术并分析了这些技术的优缺点,提出了一种在防火墙中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。     

一种基于损失函数的SVM算法在P2P流量检测中的应用

P2P流量逐渐成为互联网流量的重要组成部分,但在对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,妨碍了网络业务的正常开展.首先介绍了各种P2P流量识别方法及其优缺点,然后提出一种基于损失函数机制的支持向量机算法,用于实时P2P流量检测,并构建了一个基于本算法的检测控制模型.实验结果显示,该算法更符合P2P流量的实际检测要求,具有更好的检测精度.     

基于C4.5决策树的单向P2P流量识别方法研究

P2P流量识别方法已能对基于TCP传输的双向P2P流量进行高准确率的识别,但少有论文研究单向P2P流量的识别方法.针对单向P2P流量的识别难点,提出一种基于C4.5决策树的单向P2P流量识别方法.该方法仅利用10个网络流统计特征,且这些特征可在一个流的前若干个数据包内快速计算完成,并对承载P2P流量的传输层协议具有通用性.实验结果表明,该方法识别准确率高,识别时间短,可用于高速骨干链路P2P流量的实时识别.     

基于决策树的P2P流量识别方法研究

针对新型P2P业务采用净荷加密和伪装端口等方法来逃避检测的问题,提出了一种基于决策树的P2P流量识别方法.该方法将决策树方法应用于网络流量识别领域,以适应网络流量的识别要求.决策树方法通过利用训练数据集中的信息熵来构建分类模型,并通过对分类模型的简单查找来完成未知网络流样本的分类.实验结果验证了C4.5决策树算法相比较Na(i)ve Bayes、Bayes Network算法,处理相对简单且计算量不大,具有较高的数据处理效率和分类精度,能够提高网络流量分类精度,更适用于P2P流量识别.     

P2P技术综述

P2P（Peer-to-Peer）系统由一组地位相等的节点构成，节点间可以直接通信，无需第3方参与。在介绍了P2P技术的基本概念、P2P网络分类、一些典型的P2P协议和软件，并分析了P2P技术的研究现状和有待解决的问题之后，得出结论：P2P技术的分散特性，与因特网的协议和结构完全相适应，具有极强的适应性和网络服务能力。     

结构化对等网络中P2P 僵尸网络传播模型

依赖结构化对等网传播的P2P僵尸是未来互联网面临的重要威胁.详细分析了两种典型的结构化P2P协议Chord和Kademlia的工作原理,在此基础上,使用数学建模的方法建立了结构化P2P僵尸网络的传播模型.该模型将Kademlia,Chord协议与双因子免疫机制、主机在线率等因素相结合,较为全面地研究了两种典型的结构化P2P网络中僵尸的传播机理,并使用软件仿真的方法模拟了节点超过百万时,结构化P2P网络中僵尸的传播行为,通过软件仿真得出的数据与理论数据进行对比,验证了模型的正确性.从实验结果可以看出:对于Kademlia和Chord两种结构化P2P网络,僵尸传播无论是双因子免疫模型还是结合双因子与主机在线率的模型,理论模型与仿真结果都非常吻合,体现了模型的准确性,为僵尸的检测与防御提供了理论依据.     

P2P traffic optimization

Peer-to-peer (P2P) based content distribution systems have emerged as the main form for content distribution on the Internet,which can greatly reduce the distribution cost of content providers and improve the overall system scalability.However,the mismatch between the overlay and underlay networks causes large volume of redundant traffic,which intensifies the tension between P2P content providers and ISPs.Therefore,how to efficiently use network resources to reduce the traffic burden on the ISPs is crucial for the sustainable development of P2P systems.This paper surveys the state-of-art P2P traffic optimization technologies from three perspectives:P2P cache,locality-awareness and data scheduling.Technological details,comparison between these technologies and their applicabilities are presented,followed by a discussion of the issues that remain to be addressed and the direction of future content distribution research.     

P2P数据管理

P2P(peer-to-peer)技术是未来重构分布式体系结构的关键技术,拥有广阔的应用前景.P2P系统的大多数问题都可归结为数据放置和检索问题,因此,P2P数据管理成为数据库领域活跃的研究课题.当前,P2P数据管理主要有信息检索、数据库查询和连续查询3个子领域,取得了许多研究成果.在介绍P2P技术的优点后,指出了P2P数据管理研究的目标.然后针对上述3个方面,论述P2P数据管理研究的现状,着重讨论了P2P数据库查询的索引构造策略、语义异构的解决方法、查询语义、查询处理策略、查询类型和查询优化技术.通过比较,指出了现状与目标的差距,提出了需要进一步研究的问题.     

P2P流量优化

基于peer-to-peer(P2P)技术的内容分发系统已成为互联网内容分发的重要形式,它能大幅减轻P2P内容提供商的分发代价,提高系统的可扩展性.但是,覆盖网络和底层网络的失配导致了网络资源的浪费,产生了大量的冗余流量,激化了P2P内容提供商和网络运营商(ISP)之间的矛盾.因此,如何有效利用底层网络的带宽资源,降低P2P内容分发系统对ISP网络的流量压力,是P2P系统得以良性和可持续发展的关键.本文综述了P2P内容分发系统流量优化的相关技术研究现状.从P2Pcache、位置感知技术和数据调度算法3个维度出发详细阐述了不同的技术在P2P流量优化中的作用,对各种技术进行了详细的综述和对比分析,探讨了各种技术的适用环境,指出了存在的问题和未来内容分发的发展方向.     

基于半监督学习的P2P协议识别

随着P2P技术的发展,网络上充满了大量的P2P应用.协议加密技术的发展,使得P2P应用的识别和管理变得非常困难.描述了如何运用半监督的机器学习理论,根据传输层的特征,用聚类算法训练数据并建立一个高效的在线协议识别器,用于在内核协议层对协议特别是P2P协议进行识别,并对BitComet和Emule进行了实验,得到了很高的识别准确率(80%).研究并解决了将选取好的特征用于聚类并高效地实现最后的协议识别器.     

一个P2P网络仿真模型

现有的P2P网络仿真器都有其各自的弊端,不能够对现实中的P2p的一些实际应用进行仿真.把P2P网络中的各个元素按实际情况模型化,设计一个能够用于对现有P2P应用进行仿真测试的P2P仿真器是十分必要的.本文设计了一个尽可能真实反映P2P实际运行环境的仿真模型,该仿真模型用于仿真现有的很多P2P应用.该模型根据现实P2P资源共享系统中用户的行为的基本特点设计了Peer的各种属性,包容了现有常见的P2P资源共享应用中peers选择和pieces选择策略,并为进一步设计P2P底层覆盖网络拓扑结构提供了接口.该仿真器初步运行结果表明,它能够反映现实P2P应用中的真实情况.     

P2P网络防污染机制的研究

近年来,P2P对等网络得到了迅速的发展,但是由于P2P网络的开放性、匿名性等特点,使得对等网络的共享文件服务存在着很大的安全问题。防污染模型作为一种解决方案,得到了广泛的研究和发展。文章在前人研究的基础之上,分析了目前具有代表性的几类防治污染机制,归纳了普通存在的一些问题,并对未来的研究做出了展望。     

基于P2P网络的视频点播系统设计

视频点播(VOD)是以用户需求为主导的视频系统,如何提高视频点播(VCD)系统的可扩展性和在动态环境中的可靠性,成为视频点播系统大规模应用的关键.文中提出了一种新的基于P2P(Peer to peer)的VCD(video-on-demand)系统,并阐述了系统设计所采用的相关技术与方法.系统中考虑了节点均衡负载对系统整体性能的影响,采用服务器集中调度与节点分布协调管理相结合的资源定位方式,灵活的候选父节点策略使节点失效后能进行快速的失效恢复,提高了VOD系统的可扩展性和动态环境中的可靠性.