基于dpi的p2p流量识别检测系统设计与研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得云洼王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文储虢冲砷签字日期：劢胪2月对日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解丞洼王些太堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权丞鋈王些太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保

2、存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：j冷衡I导师签名：签字日期：z9烨年2月Zj旧签字日期：凇／乒年≥月万日学位论文的主要创新点IIIIIWUIHI[Il10Y2518577一、在DPI检测模块设计中，应用了特征匹配AC算法，这种算法不依赖数据包的负载信息，并可以较为简易的进行系统实现，而且能够进行更加仔细的流量过滤，与传统的同类系统算法相比，具有一定的优越性和创新性。二、在流过滤模块设计中，根据P2P流量的传输层和IP层特征进行三次过滤，

3、使得网段内的P2P、非P2P流量情况能够被实时监控，这样使得系统误判率较低，有利于后期针对性的限制P2P流量，提高网络质量，与传统同类系统相比，具有一定的性能先进性。摘要随着互联网的发展，P2P已经成为发展最快的网络应用之一，占据了互联网业务总量的60％～80％。P2P应用不断增加，在广大用户受益的同时，也造成了网络带宽的巨大消耗，加剧了网络堵塞状况，极大的影响了网络服务质量和网络安全，所以基于特征匹配的P2P流量快速识别检测系统的设计被越来越多的研究和重视。传统上，P2P流量识别的算法很多，但是有大多数算法都无法深入数据包内部，不能很

4、好识别协议加密的P2P流量，基于此，本研究使用了具有良好的扩展性的设计原理，用特征匹配算法来进行系统的优化。本文研究和比较了当前存在的几种P2P流量识别方法的工作原理，识别过程及存在的问题，提出了基于DPI的P2P流量识别检测系统，然后对于系统关键技术进行了分析，并且设计了系统的三个主要模块：流量采集模块、过滤模块和DPI检测模块，对海量网络数据流量进行三次初步过滤，即根据P2P流量的传输层和IP层特征进行三次过滤，通过过滤掉已知的非P2P流可减少后续DPI检测的工作负载，而且此系统应用的特征匹配(AC)算法不依赖数据包的负载信息，经过

5、滤后的流量执行DPI检测，大部分己知的不同类型的P2P流量可以被检测出，并能够实时记录被监控网段内的P2P、非P2P流量情况。系统进行了实现和测试过程，实现部分主要通过代码和界面截图来展示，而测试则主要进行了识别率和误判率的检测，结果表明本系统具有较高的识别准确率和较低的误判率。通过研究，本文的结论如下：算法优化后的系统提高了执行效率，简化了流量检测的过程，而且识别率提高了，误判率降低了，有利于后期针对性的限制P2P流量，提高网络质量，具有广泛的应用前景。关键词：对等网络：DPI；过滤模块；P2P流量识别：深度数据包检测ABSTRACT

6、WiththedevelopmentoftheIntemet，P2Phadbecomeoneofthefastestgrowingnetworkapplications，andhasaccountedfor60％～80％ofthetotalofintemetbusiness．P2Papplicationshadincreasedcontinually,butitisalsocreatesahugeofnetworkbandwidthconsumption，exacerbatingthenetworkcongestion，SOitaffe

7、ctedthenetworkqualityandsecurity，SOtheP2Ptrafficbasedonfeaturematchingquicklyidentifythedesignofthedetectionsystemhadgiventheattentionandresearchmoreandmore．Traditionally,therewerealotofP2Ptrafficidentificationalgorithms，butmostalgorithmscannotpenetratedverygood，basedont

8、his，thisstudyusedthedesignprincipleofgoodextensibility,tousedfeaturematchingalgorithmforoptimizationoft