p2p协议详情详情地分析报告报告材料

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1、实用标准文案摘要：P2P流量检测技术可分为基于流量特征的识别方法(TLI)和基于深层数据包识别方法(DPI)。TLI通过对传输层数据包进行分析并结合P2P系统所表现出来的流量特征，来识别某个网络流是否属于P2P。DPI采用协议分析与还原技术，提取P2P应用层数据，通过分析其载荷所包含的协议特征值，来判断网络流量是否属于P2P应用。DPI由于具有准确性高、健壮性好、具有分类功能，是P2P流量识别的主要方法。如果能够结合TLI和DPI的优点，就有可能设计出一个准确、高效的P2P流量实时识别算法。近年来，对

2、等网络(P2P)的用户规模、应用类型和流量均呈爆发式增长。分析结果表明，基于P2P的语音通信软件Skype在中国同时在线用户数高达900万，P2P互联网电视(如PPLive、PPStream等)的注册用户数已超过1亿，在线收视者数达到100～500万。P2P应用类型也已经从文件共享，扩展到语音、视频等应用领域。同样，中国互联网实际流量模式分析报告表明，P2P流量已占整个互联网流量的60%。有鉴于此，国际网络设备生产商和网络服务提供商相继推出了P2P流量识别与监管产品。P2P流量检测设备包括网络缓存设备

3、、应用层流量管理设备、流统计状态路由器和智能防火墙等。主要包括Cisco公司的NetFlow技术[1]、Allot公司的故障恢复流量管理方案[2]、CacheLogic公司的CacheLogicP2P管理方案[3]、VersoTechnologies公司的NetSpective系列产品[4]等，这些产品都使用了自行研发的深层数据包检测技术，除了在性能和识别精度上存在差别外，其技术的本质是相同的。相对来说，中国对于P2P流量识别技术的研究工作较少，不仅缺乏高质量学术论文，也缺乏高效的P2P多媒体内容识别

4、与过滤产品。从产品角度来看，中国部分网络设备生产商虽然推出了P2P流量监控的相关产品，如CAPTECH的网络管理软件——网络慧眼CAP[5]，但是由于这些产品采用的都是深层数据包检测技术，因此在性能、开销等方面存在很多问题。开展高效、准确的P2P流量(尤其是多媒体内容)实时识别与过滤相关技术研究，不仅有利于合理利用互联网基础设施、合理利用P2P技术、合理部署P2P应用，有利于制止非法内容在P2P网络中的传播，也有助于维护中国互联网的健康环境和营造一个和谐的网络社会。1对等网络流量检测的困难性对等网络是

5、一种分布式网络，其中的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源(处理能力、存储能力等)，这些共享资源需要由网络提供服务和内容，能被其他节点(peer)直接访问而无需经过中间实体。在此网络中的参与者既是资源提供者(即服务器)，又是资源获取者(即客户)。对等网络的代表性应用是文件共享(如Napster)。但是，P2P不仅仅是用于文件共享，它还包括建立基于P2P形式的通信网络、P2P计算或其他资源的共享等很多方面。P2P最根本的思想，同时也是它与客户/服务器模型(C/S)最显著的区别在于网络中的节点既可以获取其

6、他节点的资源或服务同时又是资源或服务的提供者，即兼具客户机和服务器的双重身份。一般P2P网络中每一个节点所拥有的权利和义务都是对等的，包括通信、服务和资源消费。从分类来看，可以将P2P分为纯P2P和混合P2P两种模式。纯P2P网络中不存在中心实体或服务器，从网络中移去任何一个单独的、任意的终端实体，都不会给网络中的服务带来大的损失。而混合P2P网络中则需要有中心实体来提供部分必要的网络服务，如保存元信息、提供索引或路由、提供安全检验等。精彩文档实用标准文案P2P应用的飞速发展，虽然丰富了互联网的内容，

7、但其流量的爆发式增长和不加限制的带宽占用，不仅给互联网基础设施带来了巨大冲击，也给Internet服务提供商(ISP)和应用服务提供商(ASP)高级服务的部署带来了很多问题。此外，P2P网络也迅速成为恶意代码、黄色淫秽内容、反动信息、盗版资源等传播的沃土。因此，对等网络的快速识别与分类，不仅为运营商提高服务质量(QoS)提供技术支持，也可以为对等网络上的内容监管(如恶意代码识别、病毒防御)提供保障。但是，由于对等网络的内在特性，其流量识别存在以下特殊性：(1)不确定性由于对等网络应用的多样性(如文件共

8、享、语言通信、视频通信)等，因此对等网络流量不仅在流量特征上，而且在行为特征上也表现出不确定性。此外，对等网络中节点的动态性也增加了对等网络流量的不确定性。这种流量的不确定性，为实现对等网络的流量识别带来了诸多困难。(2)海量性对等网络不仅应用多种多样，而且规模极大(如文件共享式P2P系统Bittortent总同时在线节点可高达100万)，因此一般来说，对等网络流量均较大。对等网络流量的海量性，给流量的实时检测带来了性能问题。（3)加密性由于对等网络属于