P2P流量识别技术研究

随着P2P技术的广泛使用,P2P应用虽然丰富了人们的生活,但部分P2P应用严重的影响了企事业单位的正常办公,并且为不良信息的广泛传播提供了便利。如何有效的识别并控制P2P流量已成为当前Internet技术中越来越重要一项研究,本文对P2P流量的识别进行了深入的研究,并提出了字段特征与PDU格式两种有效的识别方法。     

P2P流量识别技术研究

P2P技术飞速发展,应用形式不断多元化,很大程度上满足了人们信息共享和直接交流的需要;但是同时P2P流量特征决定了它给其他网络应用带来了一定的影响。因此,对高效可靠的P2P流量识别技术的研究刻不容缓。本文阐述了P2P流量特征,在此基础上分析了几种常见的P2P流量识别技术,并对这些技术的性能进行了比较,最后指出未来P2P流量识别技术发展方向。     

P2P流量识别技术综述

在归纳P2P流量识别问题概念的基础上,对现有的P2P流量识别技术进行了较全面地分析.借助分类模型形式化地定义P2P流量识别问题,依据所采用的识别特征将已有技术分为基于端口号、基于流量特征、基于应用层签名、基于双重特征和基于统计行为特征五类方法,并对各类方法进行了介绍、分析与优劣对比.探讨了新兴的P2P流媒体流量识别问题,总结了P2P流量识别技术的发展趋势.     

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。     

P2P流量识别与监测

随着P2P应用的不断增多,P2P流量所占网络总流量的比重越来越大。准确地识别出网络中P2P应用的流量对网络规划设计、QoS保证等都有十分重要的作用。介绍了当前P2P流量识别的研究现状,综述了四种典型的P2P流量识别技术:端口识别法、应用层特征识别法、流量模式识别法以及连接模式识别,分析了各个技术的优缺点,并对P2P流量识别的发展趋势进行了一些探讨。     

P2P网络流量识别技术的研究

随着Internet的快速发展和宽带网络的普及,点对点（P2P）和点对服务器和点技术（P2sP）应用越来越受用户欢迎,但这类应用占用大量网络带宽并在很大程度上改变了网络的流量模型,使原来流畅的网络变得越来越拥塞。为进行识别并限制其流量,介绍了P2P相关技术应用现状及其流量识别研究的基础上,分析了几种典型的流量识别技术,对该技术的发展趋势作了初步探讨。     

P2P流量检测与分析

P2P流量逐渐成为互联网流量的重要组成部分,精确识别P2P流量对于有效地管理网络和合理地利用网络资源都具有重要意义。对P2P应用作了简要介绍,分析了P2P和传统C/S网络的不同,并介绍了目前主流的P2P流量检测技术,分析了这些技术的优缺点,然后结合P2P流量的payload特征,设计了一种基于深度包检测的P2P流量检测方法,并通过实验证明了此方法的可行性。结果显示该方法具有非常高的检测精度和令人满意的性能。     

企业网络中的P2P流量识别控制方法应用探讨

由于P2P网络技术的技术特征,其流量对网络带宽的较大占用会导致其它业务无法正常使用。为保证关键业务的正常使用,客户需要针对P2P流量进行控制,充分利用现有资源保证关键业务的正常使用,因此对企业网路中的P2P流量识别控制具有非常重要的现实意义。     

基于特征进程的P2P流量识别

为了解决P2P流量识别中用户使用端口跳跃、数据加密等方法带来的识别难题,通过对主机进程与网络流量相关性的研究,提出一种基于特征进程的P2P流量识别系统,在客户端通过进程匹配完成P2P流量的识别,并且具有发现未知P2P进程的能力。实验表明,该系统对于P2P流量具有较高的识别能力。     

支持向量机在P2P流量识别中的应用

本文提出一种使用支持向量机来对P2P流量进行识别的方法,利用支持向量机二值分类的本质特性,将网络数据包分为P2P流和非P2P流,再利用它对多类问题也能进行分类的特性,将P2P流区分为某一种具体协议。实验证明,该方法具有较高的识别率,说明了采用支持向量机技术进行P2P流量识别的有效性。     

基于流身份识别的P2P流量检测

网络地址翻译器转发的混合流与P2P数据流呈现相似的流量外部特征。实际测试结果显示,如果数据捕获点位于网络地址翻译器之后,当前P2P流量特征识别方法（TLI）因为没有对网络地址翻译器(NAT)转发混合流进行区分而将导致虚警和漏报情况。为了解决此类问题,提出了基于流身份识别的P2P流量检测方法,首先通过分析IP标识时间序列完成对NAT转发混合流中源自不同设备数据流的身份识别,在此基础上采用流量特征检测P2P流量。以当前主要的P2P应用为例进行测试,结果说明,利用该方法可以有效识别NAT混合流中的P2P流量,较大幅度降低虚警率和漏报率。     

流特征的Skype流量识别

Skype流识别的研究大多局限于在静态载荷特征和通信机制,没有考虑网络流特征在Skype流量识别中的作用.提出了一种基于朴素贝叶斯分类的Skype流量识别模型.选择流的连接特征和实时特征作为分类特征集,根据流的连接特征组织网络流,再进一步根据流的包长度、平均发送间隔和突发带宽消耗等实时流特征识别Skype流量.在北京联通骨干网络上的实验表明该模型能有效地识别Skype流,是一种有效的Skype流识别算法.     

P2P应用特征检测与识别

P2P技术充分发挥众多个人计算机(Peer节点)的作用,具有很大的优势,但随着应用的推广也显现许多负面问题.近年来,ISP和企业网络管理员都希望能够将P2P流量有效地识别出来,对网络进行规划和管理.讨论了利用P2P报文特征码来实现P2P应用检测识别的方法,提出了P2P应用特征码识别框架,初步的软件实现表明该方法是有效可行的.     

P2P 流量识别

P2P流量的迅猛增长加剧了网络拥塞状况,P2P流量识别为网络管理提供了基本的技术支持.首先介绍了P2P流量的类别及流量识别面临的主要困难,然后综述了P2P流量识别的主要技术及研究进展,最后给出下一步的主要研究方向.     

P2P worm detection based on application identification

P2P worm exploits common vulnerabilities and spreads through peer-to-peer networks. Despite being recognized as a potential and deadly threat to the Internet recently, few relevant countermeasures are found in extant literature. Once it breaks out, a P2P worm could result in unpredictable losses. Based on propagation characteristics of the worm, this paper presents a detection method called PWD (P2P Worm Detection), which is designed based on application identification and unknown worm detection. Simulation result and LAN-environment experiment result both indicate that PWD is an effective method to detect and block P2P worms. Translated from Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2006, 32(8): 998–1002 [译自: 北京航空航天大学学报]     

基于免疫粒子群的P2P协议识别方法

为了解决基于统计特征的P2P协议识别中,因特征选择不当而引起的识别准确率低的问题,采用免疫粒子群算法(Immune-PSO)选取最优特征子集,选择出最能区分P2P协议的特征子集。实验结果表明,该算法较标准粒子群算法具有更高的全局搜索能力,能更准确地找出最优特征子集,该方法能有效地提高协议的识别率,对常见的P2P协议如BitTorrent、eMule等有高达90%的识别率。     

基于端点特征的P2P流媒体识别方法

P2P流媒体流量中的控制流与数据流,由于统计特征差异较大,致使DFI(深度流检测)方法识别其效果不佳。借鉴DFI的思想,提出一种基于端点特征识别P2P流媒体流量的方法。该方法针对网络端点,提取了六个有效特征,并结合机器学习的方法识别P2P流媒体流量。实验结果表明,该方法比DFI识别的整体准确率要高,且可以用于P2P流媒体的在线识别。     

基于优化SVM的P2P协议识别*

针对P2P应用提出了一种采用DFI深度流分析的方法,通过还原会话流,提取P2P数据流的各种属性特征,采用Grid Search、遗传算法、粒子群算法三种不同算法优化的支持向量机对网络数据流进行分类。通过实验测试,在P2P与非P2P的多种应用中,使用支持向量机进行设计的分类器分类准确率较高,均在90%以上,最高能达到97%。     

基于Netfilter的P2P流量测量系统*

分析了P2P流量的特征,讨论了当前有关P2P流量识别与测量的研究现状。在分析一个通过应用层匹配来识别P2P流量的模块IPP2P基础上,给出了一个基于Netfilter的P2P流量测量系统。该系统通过高速的内核字符串匹配来识别P2P数据流,在此基础上运用连接跟踪技术进行高效的流量统计,实现对P2P流量的实时测量。