一种跨层P2P流量检测方法

首先介绍了目前主要采用的P2P流量检测技术及其优缺点.然后针对P2P流量检测技术方面碰到的困难,在充分利用现有流量检测技术优势的基础上,提出了一种基于流量和payload双重特征来识别P2P流量的方法.最后,介绍了该方法两个核心模块的设计.     

P2P网络流量检测技术探究

P2P流量逐渐成为互联网流量的重要组成部分,精确识别P2P流量对于有效地管理网络和合理地利用网络资源都具有重要意义。介绍了P2P的应用,论述了主流的P2P流量检测技术,并分析了各种检测技术的优缺点,指出了P2P流量检测技术的发展方向。     

P2P流量检测与分析

P2P流量逐渐成为互联网流量的重要组成部分,精确识别P2P流量对于有效地管理网络和合理地利用网络资源都具有重要意义。对P2P应用作了简要介绍,分析了P2P和传统C/S网络的不同,并介绍了目前主流的P2P流量检测技术,分析了这些技术的优缺点,然后结合P2P流量的payload特征,设计了一种基于深度包检测的P2P流量检测方法,并通过实验证明了此方法的可行性。结果显示该方法具有非常高的检测精度和令人满意的性能。     

P2P流量主动识别技术在防火墙中的实现

P2P流量技术在对Internet起巨大推动作用的同时,也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常网络业务的开展。本文介绍了目前主流的P2P流量检测技术并分析了这些技术的优缺点,提出了一种在防火墙中基于主动识别技术来检测和控制P2P流量的方法,以便对P2P流量进行识别和有效控制。     

P2P流量检测与分析

P2P流量逐渐成为互联网流量的重要组成部分,精确识别P2P流量对于有效地管理网络和合理地利用网络资源都具有重要意义.对P2P应用作了简要介绍,分析了P2P和传统C/S网络的不同,并介绍了目前主流的P2P流量检测技术,分析了这些技术的优缺点,然后结合P2P流量的payload特征,设计了一种基于深度包检测的P2P流量检测方法,并通过实验证明了此方法的可行性.结果显示该方法具有非常高的检测精度和令人满意的性能.     

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.     

一种基于节点状态的P2P流量检测模型

现有的P2P流量检测方法多基于流量特征或深度包检测技术,而新型的P2P应用已逐渐发展为采用随机端口、协议特征模糊化以及HTTP隧道技术,这使得采用目前的流量检测方法识别率较低。针对此问题,提出一种基于节点状态的P2P流量检测模型。该模型通过多级检测模块,将节点状态信息存入Hash表中,并映射形成可信列表反馈到检测端,通过活跃因子、增量因子以及连接缓存的定义,可以快速、有效识别端口跳跃及协议加密引发的P2P流量。     

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。     

P2P网络流量识别技术的研究

随着Internet的快速发展和宽带网络的普及,点对点（P2P）和点对服务器和点技术（P2sP）应用越来越受用户欢迎,但这类应用占用大量网络带宽并在很大程度上改变了网络的流量模型,使原来流畅的网络变得越来越拥塞。为进行识别并限制其流量,介绍了P2P相关技术应用现状及其流量识别研究的基础上,分析了几种典型的流量识别技术,对该技术的发展趋势作了初步探讨。     

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。     

基于应用层签名的P2P流媒体流量识别*

通过对P2P流量识别技术现状的研究,提出了基于应用层签名的P2P流媒体流量识别方法。分析和提取了五种主流P2P流媒体平台的应用层签名特征,并通过实验验证了基于应用层签名的P2P流媒体流量识别方法的有效性。     

基于统计特征的P2P流量检测方法

针对传统的流量检测方法在应对P2P流量时不够准确和高效的问题,分析P2P协议的TCP/IP协议栈,提出一种新的基于统计特征的P2P流量检测方法,结合神经网络对P2P流量进行识别。实验结果表明,该方法能有效、准确地判断网络数据流是否为P2P类别。     

基于Netfilter的P2P流量测量系统*

分析了P2P流量的特征,讨论了当前有关P2P流量识别与测量的研究现状。在分析一个通过应用层匹配来识别P2P流量的模块IPP2P基础上,给出了一个基于Netfilter的P2P流量测量系统。该系统通过高速的内核字符串匹配来识别P2P数据流,在此基础上运用连接跟踪技术进行高效的流量统计,实现对P2P流量的实时测量。     

P2P技术分析与流量管理研究

随着P2P应用的日益流行,P2P流量消耗了网络的大量带宽,已经影响到了互联网传统业务的服务质量。为解决这一问题,网络运营者和研究人员在P2P流量的管理技术上进行了大量的探索研发工作,主要有P2P流量阻塞、缓存和本地化疏导等技术。首先对P2P技术做了简单概述,然后分析了影响P2P流量分布的重要技术因素,之后综述了最新的P2P流量管理技术,最后做了总结。     

基于流身份识别的P2P流量检测

网络地址翻译器转发的混合流与P2P数据流呈现相似的流量外部特征。实际测试结果显示,如果数据捕获点位于网络地址翻译器之后,当前P2P流量特征识别方法（TLI）因为没有对网络地址翻译器(NAT)转发混合流进行区分而将导致虚警和漏报情况。为了解决此类问题,提出了基于流身份识别的P2P流量检测方法,首先通过分析IP标识时间序列完成对NAT转发混合流中源自不同设备数据流的身份识别,在此基础上采用流量特征检测P2P流量。以当前主要的P2P应用为例进行测试,结果说明,利用该方法可以有效识别NAT混合流中的P2P流量,较大幅度降低虚警率和漏报率。     

P2P流量识别技术综述

在归纳P2P流量识别问题概念的基础上,对现有的P2P流量识别技术进行了较全面地分析.借助分类模型形式化地定义P2P流量识别问题,依据所采用的识别特征将已有技术分为基于端口号、基于流量特征、基于应用层签名、基于双重特征和基于统计行为特征五类方法,并对各类方法进行了介绍、分析与优劣对比.探讨了新兴的P2P流媒体流量识别问题,总结了P2P流量识别技术的发展趋势.     

基于端点特征的P2P流媒体识别方法

P2P流媒体流量中的控制流与数据流,由于统计特征差异较大,致使DFI(深度流检测)方法识别其效果不佳。借鉴DFI的思想,提出一种基于端点特征识别P2P流媒体流量的方法。该方法针对网络端点,提取了六个有效特征,并结合机器学习的方法识别P2P流媒体流量。实验结果表明,该方法比DFI识别的整体准确率要高,且可以用于P2P流媒体的在线识别。     

支持向量机在P2P流量识别中的应用

本文提出一种使用支持向量机来对P2P流量进行识别的方法,利用支持向量机二值分类的本质特性,将网络数据包分为P2P流和非P2P流,再利用它对多类问题也能进行分类的特性,将P2P流区分为某一种具体协议。实验证明,该方法具有较高的识别率,说明了采用支持向量机技术进行P2P流量识别的有效性。     

基于应用层签名特征的P2P流量识别

P2P的广泛使用带来了带宽过量消耗、病毒传播迅速等严重问题。如何在享受P2P技术带来便利的同时又能有效地识别、控制P2P流量是当前的研究热点。通过基于报文TRACE的数据分析方法,获得了当前五种主流的P2P流的应用层签名特征,提出了一个基于应用层签名特征的识别算法,并通过实际实验对所提识别算法的有效性进行了验证,研究成果可直接应用于P2P流量的识别与管理。