基于神经网络集成的P2P流量识别研究

提出一种新的基于神经网络集成的P2P流量识别方法,利用CFS特征选择算法提取P2P流量特征,使用动态加权集成方法将6个神经网络集成应用于P2P流量识别.通过在实际网络流数据集上与单一BP神经网络、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机算法的对比实验,结果表明该方法具有较高的P2P流量识别准确率和稳定性.     

一种基于行为特征和SVM的P2P流量识别模型

提出了一种基于行为特征和SVM的P2P流量识别模型.根据不同功能和提供不同服务的节点流量呈现出有差异的行为特征,将行为特征作为支持向量机的输入向量.实验结果表明,该模型能够有效地提高P2P网络流量识别的精度.     

基于支持向量机的P2P流量管理模型设计

对P2P的网络流量进行识别是P2P研究领域中的一个重大难题,为了实现对其管理,提出了一种基于支持向量机(SVM)的P2P流量分类管理模型.首先获取P2P网络流量数据,然后将获取的样本数据输入SVM并对SVM进行训练,最后将测试样本数据输入SVM进行P2P流量分类管理.仿真实验证明了该方法具有较高的检测率和较低的漏报率.     

P2P流量识别技术浅谈

本文主要描述P2P流量识别,包括基于传输层双重特征的P2P流量识别方法,以及利用传输层流量特征和决策树模型对互联网中P2P流量进行分类的方法。     

基于网络流量的P2P动态检测方法

随着目前的P2P应用开始采用随机端口、隧道和加密等技术,传统检测方法的识别率逐渐降低.针对这一问题,提出了一种基于网络流量的P2P动态检测方法.该方法通过分析网络流量对不同检测方法的误报率和漏报率的影响,采用流量阈值机制动态地选择检测方法,并通过将负载均衡的思想运用于流量阈值的调整,实现了一种变步长的自适应算法,提高了...     

利用明文特征和朴素贝叶斯分类识别P2P流量

明文特征是基于应用层静态特征的一种识别方法,需要提取出应用层数据的特征信息;而朴素贝叶斯分类是基于大量统计信息的一种识别方法,主要用来识别加密的Peer-to-Peer(P2P)流量。着重介绍了采用明文特征和朴素贝叶斯分类相结合的方法,对加密的以及未加密的P2P流量进行识别。测试结果表明,这种方法可以较准确地识别出P2P流量。     

采用两阶段策略模型(KTSVM)的P2P流量识别方法

针对识别加密P2P网络流量比较困难的问题,提出一种基于K均值和直推式支持向量机(TSVM)的半监督学习模型———两阶段策略模型(KTSVM,k-means based transductive supportvector machine),以提高P2P流量的识别精度.该模型首先使用K均值半监督聚类算法计算训练集中正例样本的数目,然后根据正例样本的数目来训练TSVM分类模型,提高了TSVM模型的稳定性和准确性.该模型的优势是可以使用未标注样本和标注样本共同训练分类模型,非常适合于识别标注比较困难的P2P流量.实验结果表明,在标注样本较少的情况下,该模型的识别精度和稳定性均优于TSVM模型和SVM模型.     

基于代理的P2P网络流量监控与调整算法

设计了一种基于代理的P2P的网络流量监控与调整模型算法。该模型所采用的结构是基于代理的,基本机制为将P2P网络用代理的体系结构进行组织,设置监控管理站点,从而实现对网络的流量调整与实时监测,重新组织网络的拓扑结构。采用Visual C++对系统进行模拟分析,结果表明所提供的代理监控结构模型能够实现对P2P网络流量的有效监控与调整,当整个网络承受过多的负载时,本文所设计的算法将表现出更突出的效能,可以大大的减小系统开销,降低互联网占用的带宽,以提高网络利用率。     

基于Agent的P2P网络流量监控与调整模型

本文提出了一种基于Agent的P2P网络流量监控与调整模型。该模型借鉴Agent的体系结构,在P2P网络中设置监控管理站点,通过Agent体系结构组织起来,对整个P2P网络进行流量监测,并对网络中的超负荷节点进行流量调整,重新组织网络的拓扑结构。该文实验采用VC对系统进行模拟分析,实验结果表明该方法对调整网络流量具有十分明显的效果,能够有效的调整系统节点的拓扑结构,在系统负荷过重的情况下,有效的减少系统开销,限制超负荷节点对网络带宽的消耗,提高对网络的利用率。在目前的P2P网络中,本文的网络流量监控与调整模型具有一定的推广和使用价值。     

基于流量相关性和数据融合的P2P botnet检测

提出了一种基于网络流量相关性和数据融合理论的实时检测P2Pbotnet方法,该方法主要关注P2P botnet的命令与控制机制(CC)机制产生的本质流量——UDP流,它不会受P2Pbotnet的网络结构、协议和攻击类型的影响.首先分别用自相似性和信息熵来刻画UDP流的相关性特征,利用非参数CUSUM(cumulative sum)算法检测上述特征的变化以得到检测结果,然后利用Dempster-Shafer证据理论融合上述特征的检测结果.同时,采用TCP流量特征在一定程度上消除P2P应用程序对P2Pbotnet检测的影响.实验表明所提出的方法可有效检测新型P2Pbotnet.     

一种基于bot优先抽样的P2P botnet 在线检测技术

僵尸网络利用高效灵活的一对多控制机制,为攻击者提供了储备、管理和使用网络攻击能力的基础架构和平台,已成为当前Internet最严重且持续增长的安全威胁之一。为满足在高速网络实时检测P2P僵尸网络的需求,提出了一种基于bot优先抽样的在线检测技术。该方法利用bot优先的分级算法和基于优先级的包抽样算法,使得检测系统能够高效利用计算资源,在整体抽样率有限条件下,优先对疑似P2P僵尸通信数据包进行抽样,并使用流信息重构技术和流簇分析技术对抽样包进行统计分析来发现P2P僵尸主机。实验结果表明,所提出的在线检测技术能够有效提高对疑似P2P僵尸网络流量亚群的包抽样率,具有良好的在线检测效率和P2P僵尸检测命中率。     

P2P流量控制方法的研究及实现

研究了流量控制技术,分析了令牌桶算法和RED算法的优缺点;给出了一种P2P流量控制算法,并且提出一种数据包调度策略和带宽配置策略,为用户合理分配了网络带宽资源,缓解了资源紧张现状,实现网络资源的按需分配;最后给出了实验测试结果。     

基于P2P网络架构的SIP视频会议系统设计

会议初始化协议(SIP)凭借其简单,易于扩展等优点,已成为未来网络发展的重要应用协议.它采用Client/Server(C/S)的结构体系,当系统业务量增大时,系统容易达到性能瓶颈,成为其技术发展的障碍.基于分布式点对点(P2P)网络的去中心化特征,正好弥补了SIP的这一缺陷.因此,首先提出了一种基于P2P网络架构的SIP视频会议系统模型,将现有SIP视频会议系统的C/S架构改进成为P2P的混合网络体系结构.这既发挥了P2P无中心的优越性,又体现了SIP的C/S模式的优点.其次,阐述了该系统主要功能模块以及相关程序设计.最后介绍了该系统的主要信令工作流程.     

A Routing Algorithm for Risk.Scanning Agents Using Ant Colony Algorithm in P2P Network

This paper describes a routing algorithm for risk scanning agents using ant colony algorithm in P2P（peerto peer） network. Every peer in the P2P network is capable of updating its routing table in a real-time way, which enables agents to dynamically and automatically select, according to current traffic condition of the network, the global optimal traversal path. An adjusting mechanism is given to adjust the routing table when peers join or leave. By means of exchanging pheromone intensity of part of paths, the algorithm provides agents with more choices as to which one to move and avoids prematurely reaching local optimal path. And parameters of the algorithm are determined by lots of simulation testing. And we also compare with other routing algorithms in unstructured P2P network in the end.     

基于ISP-Join的动态P2P流量优化模型

为解决互联网P2P流量大量占用带宽,ISP难以参与管理,P2P系统缺乏自优化策略的难题,提出了基于ISP-join的动态P2P流量优化模型.该模型主要依照时序从自治域划分管理、网络测量和拓扑感知、动态带宽流量反馈3个方面阐述了新的P2P流量动态优化方法,并且实现了以DDP域发现协议为核心的原型系统.从而可以调整和维护自治域自身和域间的信息,优先域内连接,保持覆盖网的拓扑一致性.通过理论分析和实验验证表明,该模型在ISP的参与下能实现P2P流量的动态优化.     

P2P僵尸网络的快速检测技术

以僵尸网络为平台的攻击发展迅速,其控制协议与结构不断演变,基于P2P协议的分布式结构僵尸网络得到快速发展.现有的P2P僵尸网络检测技术大都通过分析历史网络流量信息来进行离线检测,很难保证检测结果的准确性,也较难满足实时性需求.针对这种情况,提出P2P僵尸网络快速检测技术,首先采用一种改进的增量式分类技术,在线分离出满足P2P协议的网络流量;然后利用P2P僵尸主机的通信模式具有行为相似性和周期性的特点,通过动态聚类技术和布尔自相关技术,快速检测出可疑僵尸主机.实验结果表明该技术能够高效实现P2P僵尸网络的快速检测.     

一种用于高速入侵检测的基于P2P的均匀哈希分流算法

将P2P引入到高速入侵检测中,在探测器网络中进行负载均衡,分流器只负责将高速流量尽可能均匀地分发到各探测器,从而减轻前端分流器的负担.提出基于P2P的均匀哈希分流算法,考虑到探测器网络的规模,将IP地址和端口号划分成8位比特串,对这些8比特串进行异或和移位的哈希运算.理论分析和对比实验结果表明,该算法位熵最大,具有更好的均匀性.     

基于校园网P2P流量控制方法与实践研究

本文通过分析多种针对P2P应用的管理策略的基础上,对校园网中的P2P流量不易监控的原因,进行了分析.探讨了对出口P2P流量进行控制的必要性,通过部署ALLot系统,有效监控了校园网中P2P应用数据流.     

一种新的基于移动代理的P2P模型及资源定位算法研究

如何在P2P网络中进行资源的搜索定位是相关研究中最为关键的问题。但是目前的资源定位方法都存在不同的问题，尤其表现在占用过多的网络带宽、资源定位时延过长，peer节点的随意加入离开导致资源定位的稳定性不高等。针对上述问题，提出了一种基于移动代理的两层P2P模型。在该模型下，首先设计了一个确定Query Agent数量及路线的算法；然后将这些Query Agent派发出去，再根据资源定位算法进行资源定位。最后，对算法进行了性能分析。分析表明，算法在资源定位效率、带宽节约、鲁棒性等方面均优于一般的资源定位算法。