P2P网络体系及检测技术研究

P2P网络是一个分布式网络模型,也叫对等网络,网络中的节点都有相同或相近的责任,其特点就是降低以服务器为核心的地位,充分整合分布在终端主机上的资源,如CPU资源、网络资源和存储资源等。跟传统的C/S模式有着巨大的区别,也就是说,在对等网络中,各个节点的地位是平等的,可以同时作为服务端又可以作为客户端。     

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流量检测技术初探

首先对P2P应用作了简要介绍，然后介绍了目前主流的P2P流量检测技术并分析了这些技术的优缺点，较深入地探讨了国内外在P2P流量检测技术方面的发展现状及P2P流量检测技术的发展方向。最后，针对目前P2P流量检测技术方面碰到的难题，在充分利用现有流量检测技术优势的基础上，通过合理组合与优化，提出了一种新的解决方案。     

P2P协议识别方法研究

鉴于目前国内互联网现状,基于各种P2P协议的网络流量飞速增长并占据了大部分的网络带宽。因此,在很多情况下,对P2P流量的检测是十分必要的。文章结合P2P网络中出现的问题,分析了P2P对网络流量的影响,提出了P2P流量识别的几项关键技术并对其优缺点做出评价。     

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网络资源搜索方法研究

对等计算（P2P Computing）是下一代网络中的关键技术之一。如何高效地搜索P2P网络上的资源是P2P网络设计中最为关键的问题。文章介绍了P2P网络的特点及分类，在分析P2P网络的基本搜索方法的基础上，对各类搜索方法进行了分析和研究。     

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。     

P2P网络流量检测技术探究

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。介绍了P2P的应用,论述了主流的P2P流量检测技术,并分析了各种检测技术的优缺点,指出了P2P流量检测技术的发展方向。     

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。     

基于样条权函数神经网络P2P流量识别方法

样条权函数神经网络是一种新兴的神经网络,克服了很多传统神经网络（如BP、RBF）的缺点：比如局部极小、收敛速度慢等。它具有拓扑结构简单,精确记忆训练过的样本,反映样本的信息特征,求得全局最小值等优点。基于这些优点,文中提出了一种基于样条权函数神经网络P2P流量识别方法。通过提取P2P流量特征,运用样条权函数神经网络结构对P2P流识别。Matlab仿真和模拟实验结果表明了这种方案的可行性,与传统神经网络相比,样条权函数神经网络在时间效率上具有明显优势。     

基于会话的局域网P2P流量识别方法的研究

随着P2P技术的发展,很多P2P软件采用了新的技术改善局域网用户的传输质量,导致P2P数据传输中出现了新的特征。针对STUN协议,在多元分类的基础上,提出了一种基于会话的P2P流量识别算法。首先介绍了STUN协议建立会话的消息格式,并描述了几种不同类型NAT建立地址映射的过程。算法采用多元组描述会话,建立二叉树结构对收发的数据包依次进行分析,识别P2P会话,最后以哈希表存储会话状态。在Linux环境下,以迅雷为例进行实验,结果表明采用本算法可以很好地识别P2P数据流。     

高职校园网P2P流量管理研究

随着P2P应用的不断增长,高职校园网的主要应用被挤占,影响正常的网上办公与教学.本文在分析传统流量管理方法的基础上,提出了高职校园网P2P流量管理方法.     

基于MSE协议特征的BT加密流量识别方法

P2P（Peer-to-Peer）系统在文件共享、协同计算、流媒体等领域获得了广泛应用。随着P2P技术的发展,越来越多的P2P应用对数据进行加密传输,加大了对其流量的识别难度。通过对MSE（Message Stream Encryption）协议特征的分析,提出了还原MSE协议消息流,实现BT（BitTorrent）加密流量识别的方法。修改了开源BT客户端Vuze,利用其收集的真实BT流量信息来检验本方法,结果表明该方法与现有的DPI（deep packet inspection）技术结合,对网络中BT流量进行识别,具有较高的召回率和准确率,同时保持了较低的误报率。     

应用于高速网络的基于报文采样和应用签名的BitTorrent流量识别算法

在高速网络上进行P2P流量识别具有极大的困难,因为基于端口号的方法已经不再准确,而基于应用签名的方法没有足够高的处理效率.提出了应用于高速网络的基于报文采样和应用签名的BitTorrent流量识别算法.建立了误检率和漏检率模型来分析报文采样率和签名率对识别准确度的作用,并指导应用签名和采样率的选择.通过开发流状态判别预处理器,在Snort平台上实现了该流量识别算法.实验结果表明该流量识别算法处理效率和准确度都是令人满意的,能应用于高速网络环境.在普通个人计算机上,对采样报文的处理效率在800Mbps以上.将该方法应用于报文处理,当采样率为0.5时漏检率为0.6%,当采样率为0.1时漏检率为5.9%,当采样率为0.05时漏检率为10.5%.将该方法应用于流数据分析,当采样率为0.5时漏检率为0.06%,当采样率为0.1时漏检率为0.33%,当采样率为0.05时漏检率为1.1%.该方法展现了优秀的误检性能,没有任何报文被误检.实验结果也表明误检率和漏检率模型是非常准确的.     

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。