對等網(wǎng)絡流量識別技術的研究.pdf

1、對等網(wǎng)絡特有的資源共享方式，使得P2P流量增長迅速。P2P技術已經(jīng)應用到互聯(lián)網(wǎng)服務的各個領域，主要包括文件共享、流媒體播放、分布式計算、游戲娛樂等。事實表明， P2P流量已經(jīng)占用了大部分帶寬，甚至造成了網(wǎng)絡擁塞；并且，由于P2P應用的廣泛性和隱蔽性，使得不少非法節(jié)點產(chǎn)生的惡意流量加劇了帶寬的消耗，甚至出現(xiàn)拒絕服務攻擊。因此，精確高效地識別P2P流量成為對其監(jiān)督和控制的一大關鍵問題，對于保障互聯(lián)網(wǎng)安全具有重要意義。
　　本文詳細分析

2、了幾類P2P流量識別方法，如端口識別方法通過驗證端口號來完成P2P流量識別；深度數(shù)據(jù)包識別方法根據(jù)匹配負載特征來識別P2P流量；行為特征識別方法依據(jù)提取到的流量特征來識別P2P應用；機器學習和概率統(tǒng)計識別法通過對樣本的統(tǒng)計學習得到分類器，使用分類器來對P2P流量進行精確識別。在上述識別方法的基礎上，深入研究了行為特征識別法，提出了兩種新的流量行為特征分析方法，使得識別的精確度得以提升；并且根據(jù)對機器學習和概率統(tǒng)計識別方法的深入分析，在云

3、計算環(huán)境下提出并實現(xiàn)了解決單機環(huán)境下處理大數(shù)據(jù)集問題的解決方案，主要工作如下：
　　(1)由于 P2P軟件普遍采用動態(tài)端口以及負載加密技術，使得基于傳輸層端口和深度包檢測技術的P2P網(wǎng)絡流量識別方法受到限制。通過對P2P流量的分析發(fā)現(xiàn)其具有兩種特性：一是P2P節(jié)點具有雙面性特征，即P2P節(jié)點可以同時上傳下載數(shù)據(jù)；二是P2P流量的正向流與反向流包到達時間間隔方差比始終在一定區(qū)間內波動。由此提出基于節(jié)點及流量行為特征的P2P流量識別方

4、法，并將其應用于網(wǎng)絡流量監(jiān)測中。實驗表明：該方法可識別新應用及加密流量，其流識別率為93％，字節(jié)識別率為95.5%。
　　(2)由于內存限制使得單機環(huán)境下的P2P流量識別方法只能對小規(guī)模數(shù)據(jù)集進行處理，并且基于樸素貝葉斯分類的識別方法所使用的屬性特征均為人工選擇，因此，識別率受到了限制并且缺乏客觀性?；趯σ陨蠁栴}的分析，提出了云計算環(huán)境下的樸素貝葉斯分類算法并改進了在云計算環(huán)境下屬性約簡算法，結合這兩個算法實現(xiàn)了對加密P2P流量