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.     

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．     

IP城域网流量监测方法及网络流量模型

为了有效克服传统流量监测方法仅对数据包进行传输层以下协议进行分析而不能识别P2P（Peer-to-Peer）应用的问题,分析了远程网络监控(RMON：Remote Network Monitoring)、xFlow和探针等流量监控方法的特点及适用情况。并在城域网接入层、汇聚层和城域网（MAN：Metropolitan Area Network）出口3个层面部署探针进行流量监测和分析,获得了完整的流量分布模型。实验表明,通过探针方式网络流量进行分析是全面而有效的。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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.     

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。     

校园网应用业务分析与流量实时控制

文章用GreeNer NetRegulator8000对校园网进行双向流量测试和应用业务流量分美分析,得出P2P应用抢占网络带宽过多是导致网络拥塞的主要原因。采用了对校园网进行双向流量和应用业务流量分类控制技术,制定P2P限制的控制策略,重点保证HTTP关键协议的流量。     

基于PCA的对等网络流量时空特性监测

在对等网络中,节点可以动态地进入和离开网络,增加了业务监测的难度。该文提出了采用主成分分析(PCA)方法检测并分析对等网络流量特征,解释了流量协方差矩阵最大特征值和最大特征矢量的物理意义,同时定义权重矢量作为流量观测指标,利用流量的协方差矩阵最大特征值和特征向量给出了全网的P2P流量时间和空间的动态特性。仿真结果表明,该方法能够很好地识别P2P流量的动态时间和空间特性,为互联网流量检测提供了一种有效方法。