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时间:2019-03-20
《探析基于协议分析的p2p流量检测技术》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、天津理工大学硕士学位论文基于协议分析的P2P流量检测技术姓名:楼佳申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:王劲松20071201摘要随着互联网的迅速普及和不断发展,P2P应用已逐渐成为网络的主流。越来越多的用户使用P2P来下载大量的文件,特别是那些视频和音频文件。有关调查表明,P2P业务己悄然占据了互联网业务总量的60%到80%。P2P业务的不断增加,造成了网络宽带的巨大消耗,严重降低了其他正常业务的性能,尤其是在企业内部,因此对P2P进行识别并加以控制就成为了关键问题。早期的P2P应用通常采用固定的端口
2、号来传输数据,对于这些应用,通过端口号可以直接进行准确的识别。但是,随着P2P协议的发展,目前的P2P应用采取了多种的伪装手段来躲避检测,例如采用随机端口号、HTTP伪装和流量加密等手段。本文主要通过深度包检测技术利用P2P协议的签名特征串来实现P2P流量的检测。本文首先研究分析了各个时期P2P协议的不同特点,并以KaZaA协议为例研究了深度包检测技术。接着研究了一了些常见的P2P协议并给出了其协议的签名特征串,同时提出了构建P2P签名特征库的方法。本文所实现的系统采用离线检测的方法,通过分析Sniffer的抓包
3、文件进行P2P流量的检测。在特征串匹配算法方面,本文对四种单模式字符串匹配算法(Brute—Force算法、KMP算法、Boyer—Moore算法和QS算法)进行了研究,并对各个算法的实际性能进行了比较。通过对纯文本字符串和网络实际数据流量的匹配实验,本文选取了QS算法来实现签名特征串的匹配。接着,本文提出了一种算法,用以自动地从P2P的数据流量中分析并找出可能存在的签名特征串。最后对本文的研究内容作了总结,并提出了进一步的研究方向。关键词:深度包检测字符串匹配算法流量检测P2PAbstractWiththepo
4、pularityanddevelopmentoftheInteract,P2PfilesharingnetworkshaveemergedasanewpopularapplicationintheInternetscenario.MoreandmoreusersdownloadthelargeamountofdocumentationthroughP2P,especiallyvideoandaudiofiles.Thesurveyshowsthatabout60%to80%ofInteractbroadbandt
5、rafficisconsumedbyP2Papplications.TheincreasingofP2Ptraffichasbroughtaboutenormousconsumptionofnetworkbroadband,andreducedothernormalapplicationsperformanceseriously,particularlyintheenterprises.Therefore,identificationandcontrolofP2Ptraffichasbecomeakeyissue
6、.EarlyP2Papplicationscommonlyusedfixedportnumberstotransferdata.TheseP2Papplicationscanbedetectedaccuratelythroughtheportnumbers.WiththedevelopmentofP2Pprotocols,however,currentP2Papplicationsuseseveralobfuscationtechniquestoavoiddetection,includingrandomport
7、numbers,H1]呼masqueradingandencryptedpayloads.ThispapermainlyUSeSdeeppacketinspection(DPI)andsignaturesofP2PprotocolstoidentifyP2Ptraffic.Inthispaper,wefirstlydiscussthecharacteristicsbetweendifferentP2Pprotocolsinvariousperiods,andgiveastudyonDPIviaasimpleexa
8、mpleofKaZaA.ThenweanalyzesomefamousP2Pprotocolsandfindouttheirsignaturestrings.Meanwhile,wegiveamethodtodesignasignaturelibrary.Inthispaper,thesystemweimplementedUSeSoff-linedetectionmeth
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