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.     

基于决策树的P2P节点识别技术研究

通过对P2P应用的长期研究,根据P2P节点自身的特点选取了其中典型的特征属性,并提出了一种基于决策树模型的P2P节点识别方法。由于该方法是统计分析传输层数据分组的特征,因此对于采用加密或非加密的P2P应用的网络节点识别均有效。通过实验验证,与基于端口和基于负载特征的流量监测方法相比,所提出的方法体现出了较高的准确率和较低的漏报率及误报率。     

P2P流量识别方法的研究及实现

近年来,网络新技术层出不穷,有对等网络、VoIP．P2P流媒体等。IPv4网络是一个“尽力而为”的网络,主要提供数据业务服务,对P2P流等非传统数据业务的应用则显出很多无奈,QoS是无保证的。P2P网络“带宽吞噬”特性造成了网络带宽的巨大消耗,甚至会引起网络拥塞,大大降低了网络性能,劣化了网络服务质量。因此对P2P流量进行识别和控制是解决问题的关键。首先介绍了P2P流量识别方法,分析了它们的优缺点;然后提出一种基于流传输特性的P2P流量识别模型,此模型的创新点在于不要检测数据净荷就可以识别P2P流量,提高了识别的效率;最后对P2P流量识别模型进行了分析。     

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。     

基于传输层特征和统计特征的P2P流量识别

准确识别对等网络(P2P)流量对网络流量控制有着重要意义。针对P2P流量提出一种高准确度的识别方法。该方法通过统计报文首部ASCII码出现的频率,提取出一个256维的统计特征,结合数据流量的传输层特征,使用决策树算法对流量进行分类识别。在识别过程中提出数据分块的思想,提高了识别的正确率并且能够统计P2P流量流经的端口。仿真测试结果表明,该方法可以在多种流量混杂的情况下识别出P2P流量,且具有较高的准确度。     

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。     

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％。     

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。     

P2P流量识别与管理技术

P2P流量在推动Internet宽带化的同时也带来了资源过度占用和网络安全等问题.本文调查和研究了P2P流量识别和策略控制的最新技术及相关设备,总结出P2P流量综合控制模型,并指出进一步的研究方向.     

基于深度包和流的流量识别系统设计

基于当前网络宽带被P2P软件耗尽和网络安全受到威胁等问题,采用了深度包检测技术和深度流检测技术,并研究了使用两种技术的流量识别方法。通过设计基于深度包和深度流的流量识别系统,系统分为用户界面、流量识别、数据库处理、流量控制、日志记录等模块,进行了相关实验,证明了基于深度包和流的流量识别系统具有较好的性能。