p2p流量识别与分析

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1、日录4．1深层数据包检测技术(DeepPacketInspection，DPI)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．294．2模式匹配(PM，PatternMatching)算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3l4．3Pattern集的选择与算法性能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3l4．4DPI技术的优点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯324．5DPI技术遇到的难题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯334．6实验分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯34第5章基于流量特征统计的识别方法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯375．1端

2、口识别法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．375．1．1实验分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯385．1．2端口识别方法的评价⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯395．2基于流量特征统计的识别方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．395．2．1P2P流量特性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯395．2．2连接特性识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯405．2．3数据下载过程识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯435．2．4BLINC(BLINdClassification)算法⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．455．3基于流量特征统计的识别方法的评价⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯47第6章P2P流量的识别与控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯496．1一种启发式深层数据包分析识别模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．496．1．1识别原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯496．1．2识别模型的性能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯506．2P2P流量的管理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯516．2．1常用的控制策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5l6．2．2传统控制措施面临的问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52第7章结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．53参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯55致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．59在校期间发表论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．61Il山东轻T业学院硕上学位论文摘要P2P技术是一种资源分散存储与共享的新兴技术。其体系结构与C／S体系架构相对应，资源存储上化集中为分布，资源使用上化分布为集中。因此，它是一种很有创意的技术。该技术一出现便被广泛的应用到各个领域。然而正当P2P应用进行的如火如荼的时

5、候，问题也随之而来。其中最突出的问题就是带宽占用问题。为了让P2P技术更好的发展下去，同时不损害ISP的利益，目前人们普遍采用对P2P流量进行限制和管理来缓解带宽压力的方法来解决这一矛盾。要对P2P流量进行管理，首先应该对其进行正确的识别。一开始的时侯，针对P2P流的检测是很简单的，原因是那个时侯的P2P所使用的端口是不变化的。后来，协议端口的随机选取技术被应用于多数对等网络应用中，在检测中发现有些流量中甚至出现了80、25等专用端口；这些特征的出现使得P2P流量识别变得异常困难。因此，如何更加有效识别出P2P流量成了摆在人们面前的一道难题。本文是在局域网范围内

6、，在利用Ethereal等抓包工具对P2P应用流量监测的背景下，对常见的P2P软件的流量特征、P2P流量识别方法等方面进行了详细的分析与研究。本文首先对P2P技术的应用与发展历程进行了详细的阐述。其次，深入而又细致的分析了目前常用的P2P流量识别技术：端口识别技术、基于流统计特征的识别技术和基于深层数据包检测的识别技术，总结了它们的优缺点及适用范围。并在局域网环境下，借助于Ethereal等网络协议分层处理工具，针对各种技术进行了相应的实际验证，得出了一些独立的结论。最后，作者通过对各种技术的分析与综合提出了一种启发式的识别模型。虽然，该模型的有效性和准确性还有

7、待进一步验证；但是，该模型可以为P2P流量识别的研究者与网络管理人员提供一种综合识别与分析P2P流量的思路。另外，本文实验数据是在实际网络环境中的运行结果，为P2P技术研究者提供了丰富可靠的原始数据资料，同时可以帮助网络管理员进一步有效地限制、管理网络中的P2P流量，从而提高其他正常网络应用的服务质量。关键字：P2P；C／S，Ethereal，端口识别技术，基于流特征的识别技术，深层数据包检测技术。山东轻T业学院硕I二学位论文ABSTRACTP2Ptechnologyisallemergingtechnologyofresource’Sdistributedst

8、orageandshar