一种基于Netfilter的BitTorrent流量测量方法

BitTorrent是目前互联网上广泛使用的一种基于P2P的文件共享协议。它使用了动态端口，这给BitTorrent流量的准确测量带来了很大的困难。本文在分析BitTorrent协议基础上，给出了一种基于应用层特征匹配的BitTorrent流量测量方法。首先提取出BitTorrent流的应用层特征，利用Linux Netfilter／Iptables扩展架构实现数据包的应用层特征匹配。将TCP流分成了BitTorrent流和非BitTorrent流，对BitTorrent流进行统计。实验表明，该方法能实时准确地测量BitTorrent流量。     

基于BitTorrent的P2P安全模型的设计

本文以基于BitTorrent的P2P安全模型设计为研究对象,从基于BitTorrent的P2P安全模型设计原则、设计结构框架这两个方面入手,对其做出了详细说明,在此基础之上侧重从基础安全服务层以及综合安全服务层这两点针对基于BitTorrent系统安全模型的设计作业进行了分析与研究,据此论证了BitTorrent在P2P网络安全建设与安全管理中深远的应用意义与价值。     

一种基于Netfilter的BitTorrent流量控制方法

BitTorrent是目前互联网上广泛使用的一种基于P2P的文件共享协议。它使用了动态端口,这给BitTorrent流量控制带来了很大的困难。该文在分析BitTorrent协议基础上,给出了一种基于应用层特征匹配的BitTorrent流量控制方法。首先提取出BitTorrent流的应用层特征,利用Linux的Netfilter/Iptables扩展架构实现数据包的应用层特征匹配。并利用TC实现对它的流量控制。     

P2P技术原理与应用软件

P2P的对等结构是互联网本质的回归，以P2P技术为支撑的网络应用目前席卷了整个网络产业。诸如BitTorrent、Thunder、Skype，P2P应用已成为当前网络技术领域的一颗明星。本文介绍了P2P社术基本原理和基于P2P技术的主流软件。     

度量和分析BitTorrent

BitTorrent是一个用于内容分发的P2P协议,现在已经发展成为互联网的一项重要的应用.从性能的角度度量BitTorrent的行为,解释BitTorrent协议的关键元素,分析BitTorrent是否是高效的.1)提出一种有效度量BitTorrent式的P2P内容分发协议的仿真实验方法;2)确认BitTorrent协议的Neighbor Selection,Choking/Unchoking和Piece Selection机制存在诸多影响系统性能的缺陷;3)设计ShareStorm协议,作为参照对象,证明BitTorrent的缺陷在协议层可以避免.经仿真实验验证,在下载完成时间这个最主要的性能指标上,ShareStorm比BitTorrent至少减少50%.     

基于BitTorrent模型的VOD系统的设计

利用P2P技术将集中的VOD(Video-On-Demand视频点播)服务分散化,使参与的用户既作服务的消费者,又作服务的提供者,充分利用客户端大量闲置资源,消除传统VOD系统的瓶颈,是当前进行大规模VOD应用的研究方向.本文提出了一种基于BitTorrent的VOD系统设计.该系统设计适用于大规模视频点播应用,且易于部署和扩展;对基于BitTorrent模型的视频服务能力进行了数学模型的建立和分析,并在实验环境中得到求解和验证.     

BitTorrent原理分析及改进

通过对P2P技术现状的介绍，与传统的C／S模型比较，分析了P2P软件BitTorrent的工作原理，指出了BitTorrent相对于C／S模式和纯P2P软件的优势和不足之出，给出了改进方案和商业化应用的前途。     

P2P技术原理与应用软件

P2P的对等结构是互联网本质的回归,以P2P技术为支撑的网络应用目前席卷了整个网络产业。诸如BitTorrent、Thunder、Skype,P2P应用已成为当前网络技术领域的一颗明星。本文介绍了P2P技术基本原理和基于P2P技术的主流软件。     

今天你BT了吗？

BT？呵呵，这个BT可不是“变态”的简称，它的全称叫做BitTorrent，是一种全新的P2P下载方式：那么在如今林林总总的P2P软件中。这个BT有什么独特之处呢？如何使用BT下载和发布自己的资源呢？大家先别着急，请各位带着问题来接触一下BitTorrent吧。     

2、BT下载精灵——“比特精灵”

BT是一种类似于电驴的P2P共享软件(不是“变态”)，全名叫“BitTorrent”，中文全称是“比特流”。由于它有下载者越多速度越快的特性，因此BT很快风靡网络世界，BT下栽正大行其道，以BitTorrent为代表的BT下载工具也如雨后春笋般层出不穷，我就试用了多个，不过能让我满意的只有少数几款，“比特精灵”就是其中的一款，它具有BitTorrent的全部功能，并且易于上手。     

利用统计特征结合神经网络的P2P流量识别方法

准确识别P2P流量对进一步地流量控制具有重要的实际意义。利用模糊ARTMAP神经网络实时学习和快速识别的优点,提出一种基于神经网络的P2P流量识别方法。在实际网络环境下对BitTorrent、PPLive、PPStream、EMule四种主流P2P应用进行实验,统计分析并提取了九种流量特征。通过神经网络对各种P2P应用流量特征的学习和识别,得出该方法的识别准确率达到95%以上,验证了其有效性。     

Understanding BitTorrent: A reality check from the ISP’s perspective

During the last decade, Peer-to-Peer (P2P) applications have been one of the dominant components of Internet traffic. Understanding BitTorrent, by far the most popular P2P protocol for data distribution, is extremely valuable to shed some light on the nature of distributed systems. This paper surveys the existing measurement studies and sets out to verify the acquired corpus of knowledge about BitTorrent by analyzing the largest and most comprehensive data-set so far. We collected BitTorrent traffic at four major European ISPs during 2009 and 2010, a vantage point not yet exploited by previous measurement studies. Our analysis puts into perspective and corroborates several well-known findings, such as that: (1) 20% of the most popular torrents represent more than 95% of the BitTorrent activity, (2) only 1–3% of the BitTorrent traffic stays local, i.e., within an ISP, (3) 4–44% of the BitTorrent traffic could be localized using appropriate locality-awareness techniques, and (4) about 20% of downloads get stalled due to scarcity of content pieces.     

BitTorrent packet traffic features over IPv6 and IPv4

At present, BitTorrent protocol packets constitute a large part of peer-to-peer application traffic on the Internet. Due to the increasing amount of BitTorrent traffic, it has become inevitable to take into account its effects on network management. Generally, studies on BitTorrent traffic measurement have involved analysis with packets transmitted via IPv4 protocol. However, with several facilities provided by IPv6 protocol, its traffic volume in operational networks is increasing day by day. New features of IPv6 enhance packet processing speeds over routers, switches and end systems. We consider that traffic features and packet traffic characteristics are likely to be affected with increasing amount of IPv6 protocol traffic. Therefore, it becomes significant to explore IPv6 packet traffic characteristics and application traffic features over IPv6. In this study, we investigate the IPv6 BitTorrent packet traffic characteristics in terms of autocorrelation, power spectral density and self similarity of packet size and packet interarrival time. We also perform distribution modeling for IPv4 and IPv6 BitTorrent packet traffic. With these models, efficient packet traffic traces are generated for network simulation studies. A detailed comparison is performed to determine differences between IPv4 and IPv6 BitTorrent packet traffic.     

一种基于SVM的P2P网络流量分类方法

提出一种基于SVM的P2P网络流量分类的方法。这种方法利用网络流量的统计特征和基于统计理论的SVM方法,对不同应用类型的P2P网络流量进行分类研究。主要对文件共享中的BitTorrent,流媒体中的PPLive,网络电话中的Skype,即时通讯中的MSN 4种P2P网络流量进行分类研究。介绍了基于SVM的P2P流量分类的整体框架,描述了流量样本的获取及处理方法,并对分类器的构建及实验结果进行了介绍。实验结果验证了提出方法的有效性,平均分类精确率为92.38%。     

一种混合式BitTorrent流量检测方法

P2P流量已经成为互联网流量的主要部分,消耗大量的带宽,影响了服务质量,准确并实时检测出P2P流量有助于对P2P应用的监管,并研究其行为和发展。针对P2P流量中比例最大的BT流量,提出了一种混合式的检测方法。该方法由三个子方法构成,分别针对BT流量中的明文流、密文流和信令流进行检测,并预知即将发生的BT流量。实验结果表明,该方法的召回率、准确率和实时性,均优于目前实时性最好的几种机器学习方法。     

一种减少网间P2P流量的Peer选择算法

为合理引导对等网络(P2P)的流量,减少关键位置的带宽占用,该文以常用P2P软件BitTorrent(BT)为例,提出一种基于片段融合度的peer选择算法,使得在BT下载效率降低很少的同时,减少了BT流量。通过建模与分析,证明该算法可以大大减少P2P的网间流量。     

BitTorrent模型的信任机制研究

BitTorrent下载模型得到普遍的应用,但节点缺乏控制,存在虚假资源等安全性问题。针对BitTorrent下载模型的特点,分析了BitTorrent模型的安全问题所在及已有的BitTorrent安全防范机制,结合P2P技术中的信任模型思想,改进BitTorrent安全机制,优化文件的拆分和整合算法,提高下载资源的成功率。仿真实验表明,与传统BitTorrent下载模型相比,改进后的模型能较快发现网络中的虚假资源,具有更高的下载成功率。