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。     

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。     

一种P2P流量识别方法的研究

本文先介绍了目前主流的P2P流量识别方法及其优缺点,通过实际捕包分析了BT协议的交互过程及特点。分析选取流量特征中的平均包长度、流持续时间、上下行流量包数比、目的端口等4个特征,结合支持向量机方法对网络流量的进行识别。实验结果显示,该方法能够有效地检测网络流量中的P2P流量。     

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.     

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。     

基于贝叶斯技术的P2P流量识别方法的研究

P2P技术的应用为人们提供了高效率的网络传输,同时这些应用也消耗了大量的网络带宽。为了有效地管理和控制不同类别的P2P流量,建立准确的P2P流量分类模型具有十分重要的理论意义和现实价值。基于贝叶斯分类技术,提出一种P2P流量分类方法,该方法利用网络流量的统计特征和基于统计理论的贝叶斯分类方法,对不同应用类型的P2P网络流量进行分类研究。实验结果表明,该方法具有较高的分类精确度。     

基于BP神经网络的P2P流量识别研究

研究了BP神经网络技术,分析P2P流量的特征,构建BP网络,通过对该网络的足够训练,得到相关的测试结果.发现在网络中使用基于BP神经网络技术判定P2P流量方案可行而且具有适应性好、效率好等优势,并可以取代深层数据包检测等目前使用的技术手段,作为P2P流量识别的解决方案.     

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。     

基于节点连接度的P2P流量快速识别方法

为实现快速有效的P2P流量识别,提出一种基于节点连接度的识别方法。根据不同P2P流量的连接度特点,通过实验分析得到相关的流量属性,对属性进行关联,由此区分网络中的P2P流量及非P2P流量,并通过分析P2P下载与P2P流媒体的行为特性,证明P2P 下载的流量属性具有相似性,与P2P流媒体的流量属性相差较大。仿真实验结果证明,该方法具有较好的实时性和准确性。     

基于行为特征描述的P2P流识别方法的研究

提出了一种基于行为特征描述的P2P流识别算法(BCCIA).首先建立了基于行为特征描述的P2P流的规范化统一描述,并定义了关键字的文法规则.接着,在BCCIA算法中,采用基于均匀分布的Hash函数来实现匹配和加快匹配速度,并详细阐述了模式识别的具体实现步骤.最后,在Linux环境下,以Skype为例进行仿真试验.实验数据表明,采用BCCIA算法,可以很好地实现分类和标识P2P流.     

基于P2P网络中UDP穿透NAT技术的研究

NAT能够修改私网内的IP并进行绑定,把一个区域的IP地址映射到另一个区域的IP地址[1],为主机之间提供透明的路由,所以它能有效地解决IPv4地址紧缺问题,使IP能重复使用,但是它也阻碍P2P的传输。文章阐述了P2P传输模型和NAT阻碍了P2P通信,及以UDP打洞技术实现用户互连的NAT穿透的应用。     

基于小波支持向量机的P2P网络流量识别算法

对等网络技术引起了广泛关注,其典型的应用有文件共享、即时通信等.为了更好地合理使用、规划P2P网络资源,建立P2P流量识别模型具有十分重要的理论意义和现实价值.提出了一种基于小波支持向量机相结合的P2P流量识别模型,将小波分析中多尺度的学习方法和SVM的优点结合起来,通过小波分析与SVM方法紧致结合,引入满足小波构架和Mercer定理的小波基函数来构造SVM的核函数,建立小波支持向量机的P2P识别算法.实验结果表明该算法能够有效地提高P2P网络流量识别的精度.     

P2P与常规网络流量的SVM分类方法研究

提出一种应用支持向量机(SVM)算法的P2P与常规网络流量分类方法,该方法综合运用信息熵作为网络流量特征,并以校园网为实验环境实现了网络流量的分类实验.并在此基础上,描述数据的预处理方法、探讨SVM参数的选取对分类效果的影响.实验结果表明,所选特征、参数可以有效的对网络流量进行二分类,说明基于支持向量机算法对于网络流量的分类具有较高的精度和正确率.     

混合式P2P网络UDP下NAT穿越方案的研究与设计

随着P2P网络技术的迅速发展,它给用户带来了巨大的便利和效益,P2P充分利用了网络带宽,大大提高了带宽的利用率。NAT技术的广泛应用主要是为了解决公共IP地址不足的问题,却对P2P的深入应用造成障碍,基于P2P的NAT穿越问题已经成为当今的热点议题。该方案根据混合式P2P网络中特殊结构的特点,借鉴skype的成功经验,改进超级节点UDP下NAT穿越的设计,利用超级节记录用户信息帮助P2P应用实现非对称NAT的穿越,利用超级节点中继来解决P2P下对称NAT的穿越,最终实现P2P的正常通信。     

H.323信令与媒体流穿越NAT的通用方法

针对NAT对H.323通信造成的困难,提出了一种通用的穿越NAT的方案,此种方案针对所有类型的NAT,不需要修改NAT,只对H.323作小的修改,使处于NAT后的任意H.323终端都能自由通信,并尽可能地保证媒体流数据能直接送达对方,保证语言、视频质量,做到大容量。     

一种基于流量行为分析的P2P流媒体识别方法

P2P流媒体的识别问题已经成为P2P研究领域中的热点问题.以目前主流的P2P流媒体软件:PPLive、PPStream、QQLive为蓝本,进行流量行为特征分析,总结出相应的流量特征和特征字符串,提出一种基于流量行为分析的P2P流媒体识别方法.该方法的核心思想是:首先通过流量的统计算法将捕获到的流媒体数据包进行分类统计,再运用特征字匹配算法进行二次识别匹配,从而得出结果.随后.开发出基于流量行为分析的检测系统,试验结果证明该方法能够有效地识别P2P流媒体.     

基于双层特征的P2P流量检测

P2P应用的流行和泛滥,占用带宽,吞噬大量的网络资源.为了更好地识别和控制P2P流量,介绍了目前常用的P2P流量检测技术.提出了一个基于应用层有效载荷特征和传输层流量特征的双层特征的高效混合检测方法,介绍了选取的流量特征并总结出相应的数学公式,详细介绍了系统流程以及端口匹配模块、流量特征匹配模块和payload特征匹配模块的实现.通过实验室环境下测试出该方法和单独采用深度数据包扫描方式在虚警率和误报率两方面的数据表明该方法拥有更高的识别率和准确率.