P2P流量识别技术分析

为了满足用户之间信息的共享和直接交流的需要,对等网络（peer-to-peer,P2P）技术成为计算机网络技术研究领域的一个新热点。P2P的飞速发展一方面丰富了网络中的应用形式,但另一方面也带来了许多负面的问题。P2P应用大量占用网络带宽,极大地影响了网络性能。因此实现分类、标识和控制P2P流量越来越成为企业、网络运营商急需解决的问题。本文首先介绍了P2P技术的应用现状、P2P流量的特性以及当前国内外对P2P流量识别的研究现状,然后分析了几种典型的P2P流量识别技术,并对该技术的发展趋势做了初步探讨。     

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。     

一种基于流特征的P2P流量实时识别方法

P2P应用近年来取得了飞速的发展,P2P应用在推动Internet发展的同时也带来了大量占用可用带宽和网络安全等问题.由于P2P采用了动态端口等技术,使得传统的端口映射的方法对P2P流量的识别不再有效.如何有效地监测和控制P2P流量是网络测量领域一个重要的研究课题.与C/S（客户/服务器）网络结构不同,在P2P网络系统中,每个节点扮演服务器和客户机的双重角色：既向别的节点主动发起连接,又提供监听端口让别的节点连接;既从其它节点下载数据,又向它们提供着上传.基于上述事实,从五元组的流信息中提取出联入连接和联出连接,上行流量和下行流量两个特征.根据这两个特征设计并实现了一种实时的P2P流量检测方案.在方案的设计中,解决了主动连接和被动连接判定的难点.     

基于集成学习的P2P流量识别模型

将DTNB、OneR和BP神经网络算法集成用于P2P流量识别,构建了基于该集成学习算法的P2P流量识别模型。利用网络流量特征和机器学习中生成规则的集成分类算法将网络流量分为P2P流量和非P2P流量。所建立的P2P流量识别模型分为网络流量特征的获取、P2P流量特征选取以及建立流量分类模型三个步骤。采用十折交叉验证与测试集相结合的方法CTFCVWTS(combining T-fold cross validation with testing set)评估模型的合理性和提出方法的有效性。实验得出流量分类准确率平均为97.27%。结果表明,该模型具有较高的P2P流量识别准确率。     

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.     

基于复合特征的P2P业务识别系统的研究与实现

着重分析了P2P流量统计特征,根据不同应用的流量模式和实验结果,提出了一种基于流统计特征的P2P识别方法.这种方法不需要对数据报文载荷信息进行检查,因此不受数据是否加密的限制,扩大了P2P识别的范围.论文将基于流统计特征的识别方法与端口法、有效载荷特征串识别法等结合起来,构成复合的P2P流量识别系统.实验数据证明,该系统不仅能识别出更多的P2P应用,而且还具有较高的识别率和较低的误报率和漏报率,应用到实际网络中效果良好.     

基于Panabit的P2P流量监控应用

随着P2P技术在互联网应用越来越广泛，各类基于P2P技术的程序占用了大量的流量，如何有效地对P2P程序进行流量监控，是目前局域网络管理中亟待解决的问题．本文通过部署低成本的Panabit流控软件，有效地控制了局域网中P2P程序的流量和所占用的带宽，提高了局域网的运行效率．     

特征字符串匹配在P2P流量控制中的应用

本文通过对特征字符串匹配在P2P流量控制中的应用的说明,阐述了如何用主要数据包来识别P2P数据流及提高P2P流量的方法。     

基于基础特征的P2P流量识别技术研究

首先分析了常见的P2P流量识别方法;提出了一种基于大网络直径、主机既充当客户端又充当服务器这两个P2P协议基础特征来识别P2P流量的新方法;设计并实现了用来进行P2P流量识别的识别器。     

一种新的P2P流量预测与管理方案

目前,P2P已发展成为Internet最受欢迎的应用之一,对人们的日常生活产生了深远的影响.同时,由于P2P自身对网络资源的过度占用和安全性等问题,也在不同程度上阻碍了行业的发展.文章通过对P2P流量管理和控制技术的研究,提出了一种新的P2P流量预测与管理方案.     

P2P流量监控技术的研究及现网试验

P2P (Peer-to-Peer) 已经成为网络带宽的主要消耗应用,对P2P应用的识别以及P2P流量的监控是电信运营商关注的重点之一。从理论上对P2P应用的流量采集、流量分析、流量控制技术和方法进行了研究。通过在城域网现网中,利用具有流量监测分析和控制能力的硬件平台,对P2P流量的感知和控制进行实验,验证了通过流量监控设备对P2P流量的分析和管理是有效的。     

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.     

基于隐马尔可夫模型的P2P流量控制管理系统

首先介绍P2P流量的现状,说明现在对于P2P流量要采取疏堵结合的原则.接着介绍P2P流量的管理策略和控制P2P流量的技术,并在对隐马尔可夫模型做了简单介绍之后提出一种基于隐马尔可夫模型的P2P流量控制管理系统.该系统表现出了良好的灵活性和可扩展性.     

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.     

在P2P网络环境下基于UDP协议穿越NAT的研究

随着IPV4地址逐步被用完,互联网转而使用NAT技术解决了的IP地址紧缺问题,但同时给P2P网络通信带了很大的困难.针对P2P网络中NAT穿越的问题,首先本文分析了NAT对P2P网络通信影响后,提出了几种穿越NAT的方法.其次运用UDP打洞技术使UDP协议来达到P2P网络穿越NAT.最后举例说明了UDP打洞技术的工作流程.结果证实UDP打洞技术可适用于P2P网络,可以很好地确保网络安全和鲁棒性.     

P2P流检测技术研究综述

P2P流量已经占据了整个网络流量的60%—70%,HTTP、EMAIL等传统的流量已经受到P2P流量的影响,同时伴随大量非授权内容的传播和安全问题。网络运营商、企业网和校园网为保证传统应用的性能,需要对P2P流量进行有效管理。要完成这一目标,首要工作是对P2P流的检测,把它和传统的流量区分出来。该文对P2P流检测主要方法进行了总结,将当前的检测方法分为基于报文层面、流层面和节点层面3大类,针对各类中具体的方法,分析了各自的优点和缺点,并进行了比较。提出将多种方法结合使用有效对P2P流进行检测。最后分析了P2P流检测技术进一步的研究方向。     

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.