基于传输层标志位的P2P流量识别技术

P2P(peer-to-peer)应用程序的使用愈来愈广泛,这些应用产生的网络流量可以占到网络总流量的50%以上,从而对其他的网络应用产生较大的影响。本文通过对FTP、HTTP和BitTorrent数据流的分析研究,提出了一种利用标志位进行P2P流量识别的方法。     

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。     

基于跨层特征的P2P流量识别技术

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;但是同时也对其他网络应用产生了很大的影响.因此,对高效可靠的P2P流量识别技术的研究刻不容缓.分析常见P2P流量识别技术的基础上提出一种基于跨层特征的P2P流量识别技术:试验结果表明该技术的可行性和可靠性.     

基于聚类分析的P2P流量识别

通过使用聚类分析的方法来进行P2P的流量识别.首先给出P2P流量的特征,接着定义聚类特征树,然后通过扫描从网络中截得的数据得到相应的初始聚类树,最后计算初始聚类的贝叶斯信息准则值得到最终聚类结果.该方法能有效利用存储空间,避免了存储所有数据对象.同时还能够根据数据特征自动得到聚类数目,减少人为因素的影响,与K均值算法相比较优.     

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.     

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。     

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。     

P2P流量的识别技术

结合现阶段P2P网络应用中出现的问题，对P2P的技术原理、应用现状、存在的问题作了介绍和研究。并提出了解决P2P流量问题的一个方案。最后展望了P2P技术的进一步的发展前景。     

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.     

浅析8086CPU的进位标志位、溢出标志位

微机原理既涉及硬件又涉及软件,枯燥、抽象、难懂。而CF、OF标志位是微机原理中较难理解、难辨析的部分。本文采用简单易记的方法对二者进行讲解、辨析。     

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.     

BT小包流量识别技术研究

由于网络中BT流量给带宽资源带来的沉重负担,识别BT流并对其进行控制显得尤为重要。通过分析BT协议和比较BT、迅雷等实际传输数据,找出BT传输中的流量特征来识别BT流。通过实验得出数据传输中信息包有效载荷大小5个字节的数据包是BT流的流量特征,并验证该技术对BT流的识别具有一定的价值。     

基于BPSO与神经网络的实时P2P协议识别算法

针对互联网中P2P协议以及加密协议无法使用传统方法进行识别的问题,提出一种新的基于会话流统计特征的网络协议识别算法。采用二进制粒子群算法(BPSO)定量选出最能体现不同协议区别的特征子集;并针对BP(Back Propagation)神经网络结构难以确定、易陷入局部极小值等缺陷进行分析,使用粒子群算法对BP神经网络进行优化以提高识别率。实验结果表明:该方法能够有效地从多种网络特征属性中选出最能体现不同协议区别的特征子集,且对于基于UDP协议的网络应用也有较高识别率,经优化后的BP神经网络具有更高识别率。该算法对常见的P2P协议平均识别率达到96%,且能够实时地对网络协议进行识别。     

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．     

基于节点连接模式的P2P节点识别算法

针对对等网络(P2P)技术网络的分布式特点,依据节点在单位时间内连接的目的子网数量(d值)和节点单位时间内连接的目的IP数目与有效连接数目的比值(m值)特性,提出一种基于节点连接特性的P2P节点识别算法。P2P节点的d值和m值都明显大于其他节点(如典型的HTTP节点),并存在一个阈值区间,据此可高效识别P2P节点。在清华大学校园网上的实验结果显示,该算法比当前主流的算法识别效果更好,节点误识别率和丢失率都小于5%。     

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.     

基于注意力机制的加密流量识别

随着人们网络安全意识的提高,加密流量呈爆炸式增长,流量加密在保护用户隐私的同时,也为安全检测带来了新的挑战。针对传统基于机器学习的流量识别方法存在需要手动设计分类特征、分类准确率不高等问题,提出一种基于卷积神经网络与自注意力机制(Convolutional Neural Network and Self Attention, CSA)的加密流量分类方法,依据网络流量的层次结构特性,采用卷积神经网络提取数据包内字节流的空间特征、自注意力机制提取数据包之间的时序特征。在公开数据集ISCX VPN-NonVPN上的实验结果表明,CSA模型的分类准确率达到了95.0%,相较基准深度模型,准确率和F1值皆有明显的提升。     

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。     

基于特征字符串匹配的P2P流量控制

简述P2P的发展，分析P2P流量对主干网络的带宽占用问题及其危害，提出了两种采用Iptables扩展包基于特征字符串匹配限制P2P流量（特剐是Bt、eDonkey流量）的有效方法，并比较、分析其应用效果。